Прикладная линейная алгебра для исследователей данных с примерами и упражнениями на Python 21337

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.

«Полезность линейной алгебры в силу ее абстрактной природы неочевидна для начинающих, несмотря на ее универсальное применение. Данная книга, в которой линейная алгебра рассматривается с практической точки зрения, дает понять не только как ее использовать, но и зачем это нужно».

Томас Нилд, Консалтинговая группа Nield, автор книг Essential Math for Data Science и Getting Started with SQL

Рассмотрены следующие темы:

интерпретации и приложения векторов и матриц;
матричная арифметика;
независимость, ранг и обратные матрицы;
важные разложения, используемые в прикладной линейной алгебре (включая LU- и QR-разложения);
собственное и сингулярное разложения матрицы;
приложения, включая подгонку методом наименьших квадратов и анализ главных компонент.

Книга идеально подходит специалистам по обработке данных, а также будет полезна студентам и широкому кругу разработчиков ПО.

Об авторе

Майк Икс Коэн — адъюнкт-профессор неврологии в Институте Дондерса в Нидерландах. Имеет более чем 20-летний опыт преподавания научного программирования, анализа данных, статистики и смежных тем, а также является автором нескольких онлайн-курсов и учебников.