Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing

Autor Jeffrey A. Fessler, Raj Rao Nadakuditi

Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing - Jeffrey A. Fessler,Raj Rao Nadakuditi Nedostupné

Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing

Autor Jeffrey A. Fessler, Raj Rao Nadakuditi

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( pevná vazba )

    • Produkt je nedostupný.
Magazín Knihkupec

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 249 Kč dárek zdarma v hodnotě 69 Kč

Magazín Knihkupec

Cirkus Maximum - O dvou bratřích, které rozdělil a zase spojil cirkus...

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 999 Kč dárek zdarma v hodnotě 299 Kč

Cirkus Maximum - O dvou bratřích, které rozdělil a zase spojil cirkus...

Maximise student engagement and understanding of matrix methods in data-driven applications with this modern teaching package. Students are introduced to matrices in two preliminary chapters, before progressing to advanced topics such as the nuclear norm, proximal operators and convex optimization. Highlighted applications include low-rank… Přejít na celý popis

Dívky v hlubinách Předobjednejte si nový thriller Lisy Reganové! Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

Maximise student engagement and understanding of matrix methods in data-driven applications with this modern teaching package. Students are introduced to matrices in two preliminary chapters, before progressing to advanced topics such as the nuclear norm, proximal operators and convex optimization. Highlighted applications include low-rank approximation, matrix completion, subspace learning, logistic regression for binary classification, robust PCA, dimensionality reduction and Procrustes problems. Extensively classroom-tested, the book includes over 200 multiple-choice questions suitable for in-class interactive learning or quizzes, as well as homework exercises (with solutions available for instructors). It encourages active learning with engaging 'explore' questions, with answers at the back of each chapter, and Julia code examples to demonstrate how the mathematics is actually used in practice. A suite of computational notebooks offers a hands-on learning experience for students. This is a perfect textbook for upper-level undergraduates and first-year graduate students who have taken a prior course in linear algebra basics.

Sdílet

autoři
Jeffrey A. Fessler | Raj Rao Nadakuditi
kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature » Nonfiction » Science
Témata
Nakladatel
Cambridge
Rozměr
251 x 176 x 31
jazyk
angličtina
Vazba
pevná vazba
Hmotnost
938 g
isbn
978-1-00-941814-0
Počet stran
452
datum vydání
16.05.2024
ean
9781009418140

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Načíst další hodnocení

Zobrazit všechna hodnocení

Přidat hodnocení

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 0 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost