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Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing
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Maximise student engagement and understanding of matrix methods in data-driven applications with this modern teaching package.
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Besondere Merkmale
Comprehensive Coverage
Offers a thorough exploration of linear algebra concepts, tailored specifically for applications in data science, machine learning, and signal processing, ensuring a deep understanding for learners.
Practical Applications
Focuses on real-world applications and problem-solving techniques, enabling readers to effectively apply linear algebra techniques in their projects and research across various emerging fields.
Expertly Crafted
Written by industry experts and academics, this resource provides a blend of theory and practice, equipping readers with the high-quality knowledge necessary to excel in modern analytical environments.
Produktdetails
| Publisher | Cambridge University Press |
| Publication date | 16 May 2024 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 450 pages |
| ISBN-10 | 1009418149 |
| ISBN-13 | 978-1009418140 |
| Item weight | 930 g |
| Dimensions | 17.15 x 3.18 x 24.13 cm |
Für wen ist das Produkt geeignet?
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Data Science Students
Students pursuing data science will benefit from foundational linear algebra skills necessary for data analysis and modeling.
-
Machine Learning Practitioners
Practitioners looking to deepen their understanding of machine learning algorithms will find valuable insights in this text.
-
Signal Processing Engineers
Engineers working in signal processing will appreciate the practical applications of linear algebra in their field.
-
Beginners in Mathematics
Complete novices in mathematics may struggle with the complex concepts presented without prior foundational knowledge.
PRODUKTBESCHREIBUNG
Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing
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Telecommunications Editorial Review
Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing offers a comprehensive and essential resource for students and professionals alike. Published by Cambridge University Press, this first edition spans 450 pages, making it a substantial reference on applying linear algebra concepts in practical fields such as machine learning and signal processing. Readers have appreciated its clarity and structured approach, which allows for a smooth learning curve even for complex topics. The book is meticulously designed with a focus on real-world applications, and its engaging writing style enhances the reader's understanding. Its balanced coverage of theory and practice has made it a favorite among learners and educators in data science, illustrating the relevance of linear algebra in modern computing.
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Vorteile
- Comprehensive coverage of linear algebra applications
- Easy-to-understand explanations for complex topics
- Includes practical examples from data science
- Well-structured learning progression for readers
- Engaging writing style enhances understanding
Nachteile
- The print length may feel extensive for some readers
Produktpreisverlauf
Wichtige Information
- Einschränkungen: Für international versandte Produkte beachten Sie bitte, dass jegliche Herstellergarantie nicht gültig sein könnte; Herstellerservice-Optionen nicht verfügbar sein könnten; Produkthandbücher, Gebrauchsanleitungen und Sicherheitshinweise nicht in der Sprache des Ziellandes verfasst sein könnten; die Produkte (und Begleitmaterialien) könnten nicht im Einklang mit den Standards, Spezifizierungen und Etikettierungsvorgaben des Ziellandes entworfen sein; und die Produkte könnten nicht der Voltzahl und anderen elektrischen Standards des Ziellandes entsprechen (weshalb, falls zutreffend, die Verwendung eines Adapters oder Umwandlers erforderlich sein könnte). Der Empfänger ist dafür verantwortlich sicherzustellen, dass das Produkt legal in das Zielland importiert werden kann. Bei der Bestellung von Ubuy oder seinen Partnern ist der Empfänger der eingetragene Importeur und muss sich an alle Gesetze und Regulierungen des Ziellandes halten.
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Merkmale und Vorteile
- Engaging textbook designed for upper-level undergraduates and first-year graduate students.
- Covers both basic and advanced matrix topics relevant to data science and machine learning.
- Includes 200+ multiple-choice questions for interactive classroom learning.
- Features practical exercises with solutions available for instructors.
- Encourages active learning through 'explore' questions and practical Julia code examples.
- Offers a suite of computational notebooks for hands-on learning experiences.
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