Прикладная линейная алгебра для исследователей данных
-26%
Описание и характеристики
В книге рассказывается о ключевых концепциях линейной алгебры, реализованных на Python, и о том, как их использовать в науке о данных, машинном и глубоком обучении и вычислительном моделировании. Вооружившись этими знаниями, вы сможете понять, как внедрять и адаптировать под свои задачи целый ряд современных методов анализа и алгоритмов.
Книга идеально подходит специалистам по обработке данных, а также будет полезна студентам и широкому кругу разработчиков ПО.
ID товара
2994157
Издательство
ДМК Пресс
Год издания
2023
ISBN
978-601-7989-45-3
Количество страниц
328
Размер
2x17x24
Тираж
200
Вес, г
640
2 794 ₽
3 779 ₽
+ до 419 бонусов
Осталось мало
В магазины сети, бесплатно
В пятницу, 5 июляАдреса магазинов
Другие способы доставки
Отзывы
15 бонусов
за полезный отзыв длиной от 300 символов
15 бонусов
если купили в интернет-магазине «Читай-город»
Оставьте отзыв и получите бонусы
Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.
Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.
4.5
Линейная алгебра, предметом которой являются матрицы и операции на них, составляет математическую основу почти всех алгоритмов и методов анализа, реализованных в компьютерах. Но в учебниках десятилетней давности она преподносится без учета того, как профессионалы применяют линейную алгебру сегодня для решения реальных задач.
В книге рассказывается о ключевых концепциях линейной алгебры, реализованных на Python, и о том, как их использовать в науке о данных, машинном и глубоком обучении и вычислительном моделировании. Вооружившись этими знаниями, вы сможете понять, как внедрять и адаптировать под свои задачи целый ряд современных методов анализа и алгоритмов.
Книга идеально подходит специалистам по обработке данных, а также будет полезна студентам и широкому кругу разработчиков ПО.
В книге рассказывается о ключевых концепциях линейной алгебры, реализованных на Python, и о том, как их использовать в науке о данных, машинном и глубоком обучении и вычислительном моделировании. Вооружившись этими знаниями, вы сможете понять, как внедрять и адаптировать под свои задачи целый ряд современных методов анализа и алгоритмов.
Книга идеально подходит специалистам по обработке данных, а также будет полезна студентам и широкому кругу разработчиков ПО.