![[Recension] Practical Linear Algebra for Data Science (Mike X Cohen) Sammanfattad.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2576590/c1a-085k3-0v4xpw1kb6m5-aec2lq.jpg)
Show Notes
Practical Linear Algebra for Data Science (Mike X Cohen)
- Amazon Sweden Store: https://www.amazon.se/dp/1098120612?tag=9natreeswe-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-science-from-scratch-ultimate-guide-to-master/id1484352612?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Linear+Algebra+for+Data+Science+Mike+X+Cohen+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Läs mer: https://swedish.9natree.com/read/1098120612/
#MatrisaritmetikiPython #Linjärtoberoendeochrang #LUochQRsönderdelning #Egenvärdenochsingulärvärdesfaktorisering #Minstakvadraterochhuvudkomponentsanalys #PracticalLinearAlgebraforDataScience
Practical Linear Algebra for Data Science av Mike X Cohen är en fackbok om den linjära algebra som ligger bakom mycket av dagens beräkningsarbete. Den vänder sig särskilt till personer som arbetar med, eller utbildar sig inom, dataanalys, maskininlärning, djupinlärning och andra tekniska områden där algoritmer hanterar numeriska data. Bokens huvudidé är att linjär algebra inte bara ska läras som symboliska regler på papper, utan förstås som verktyg som kan implementeras, granskas och användas i Python. Cohen behandlar centrala byggstenar som vektorer, matriser, matrisoperationer, linjärt oberoende, rang, inverser och flera viktiga matrissönderdelningar. Därefter kopplas metoderna till tillämpningar som minstakvadratanpassning och huvudkomponentsanalys. Genom detta praktiska fokus placerar boken matematiken nära de bibliotek och beräkningsflöden som läsaren sannolikt möter i verkliga projekt. Den är alltså inte främst en abstrakt teoribok, utan en tillämpningsinriktad introduktion till hur linjär algebra hjälper oss att representera data, lösa problem och förstå beräkningsalgoritmer.
- Amazon Sweden Store: https://www.amazon.se/dp/1098120612?tag=9natreeswe-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-science-from-scratch-ultimate-guide-to-master/id1484352612?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Linear+Algebra+for+Data+Science+Mike+X+Cohen+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Läs mer: https://swedish.9natree.com/read/1098120612/
#MatrisaritmetikiPython #Linjärtoberoendeochrang #LUochQRsönderdelning #Egenvärdenochsingulärvärdesfaktorisering #Minstakvadraterochhuvudkomponentsanalys #PracticalLinearAlgebraforDataScience
Practical Linear Algebra for Data Science av Mike X Cohen är en fackbok om den linjära algebra som ligger bakom mycket av dagens beräkningsarbete. Den vänder sig särskilt till personer som arbetar med, eller utbildar sig inom, dataanalys, maskininlärning, djupinlärning och andra tekniska områden där algoritmer hanterar numeriska data. Bokens huvudidé är att linjär algebra inte bara ska läras som symboliska regler på papper, utan förstås som verktyg som kan implementeras, granskas och användas i Python. Cohen behandlar centrala byggstenar som vektorer, matriser, matrisoperationer, linjärt oberoende, rang, inverser och flera viktiga matrissönderdelningar. Därefter kopplas metoderna till tillämpningar som minstakvadratanpassning och huvudkomponentsanalys. Genom detta praktiska fokus placerar boken matematiken nära de bibliotek och beräkningsflöden som läsaren sannolikt möter i verkliga projekt. Den är alltså inte främst en abstrakt teoribok, utan en tillämpningsinriktad introduktion till hur linjär algebra hjälper oss att representera data, lösa problem och förstå beräkningsalgoritmer.
