×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autor:
Mike Cohen
Serie wydawnicze:
O'Reilly
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
288
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Książka (46,20 zł najniższa cena z 30 dni)

77,00 zł (-40%)
46,20 zł

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

(46,20 zł najniższa cena z 30 dni)

Ebook (36,90 zł najniższa cena z 30 dni)

77,00 zł (-50%)
38,50 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

(36,90 zł najniższa cena z 30 dni)

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Pozornie nie dzieje się nic złego, jeśli inżynier lub analityk danych nie rozumie algebry liniowej. Może korzystać z już istniejących narzędzi i nie przejmować się szczegółami ich implementacji. Warto jednak dokładnie poznać algorytmy używane w nauce o danych i dostosować do swoich potrzeb istniejące metody obliczeniowe, tutaj więc nowoczesna algebra liniowa okazuje się nieodzowna. Jeśli chcesz ją poznać w nowoczesnej, praktycznej formie, najlepiej posłużyć się kodem i zastosowaniem algebry liniowej w analizie danych czy symulacjach numerycznych.

To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykładami ich wykorzystania w nauce o danych, uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, symulacjach i przetwarzaniu danych biomedycznych. Dzięki podręcznikowi nauczysz się arytmetyki macierzowej, poznasz istotne rozkłady macierzy, w tym LU i QR, a także rozkład według wartości osobliwych, zapoznasz się też z takimi zagadnieniami jak model najmniejszych kwadratów i analiza głównych składowych.

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Mike X. Cohen jest profesorem nadzwyczajnym neuronauki w Instytucie Donders Centrum Medycznego Uniwersytetu im. Radbouda w Nijmegen w Holandii. Od ponad dwudziestu lat uczy programowania, analizy danych, statystyki i powiązanych z nimi zagadnień, jest też autorem wielu podręczników.

Zobacz pozostałe książki z serii O'Reilly

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint