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9789811276224 - Linear Algebra For Data Science di Haviv, Moshe (10 risultati)
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Linear Algebra For Data Science
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Publishing Company, 2023
ISBN 10: 9811276226 ISBN 13: 9789811276224
Da: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
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Linear Algebra for Data Science
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 84,11
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Linear Algebra for Data Science
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 87,14
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Linear Algebra For Data Science
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Publishing Company, 2023
ISBN 10: 9811276226 ISBN 13: 9789811276224
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Linear Algebra For Data Science
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Linear Algebra for Data Science
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Linear Algebra for Data Science
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 88,98
Spedizione EUR 17,51
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Linear Algebra for Data Sceince
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Pub Co Inc, 2023
ISBN 10: 9811276226 ISBN 13: 9789811276224
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. LINEAR ALGEBRA FOR DATA SCIENCE | Haviv Moshe | Buch | Englisch | 2023 | World Scientific | EAN 9789811276224 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book serves as an introduction to linear algebra for undergraduate students in data science, statistics, computer science, economics, and engineering. The book presents all the essentials in rigorous (proof-based) manner, describes the intuition behind the results, while discussing some applications to data science along the way.The book comes with two parts, one on vectors, the other on matrices. The former consists of four chapters: vector algebra, linear independence and linear subspaces, orthonormal bases and the Gram-Schmidt process, linear functions. The latter comes with eight chapters: matrices and matrix operations, invertible matrices and matrix inversion, projections and regression, determinants, eigensystems and diagonalizability, symmetric matrices, singular value decomposition, and stochastic matrices. The book ends with the solution of exercises which appear throughout its twelve chapters.
