如果你想在任何计算或技术领域工作,你需要理解线性代数。作为对矩阵及其运算的研究,线性代数几乎是所有在计算机中实现的算法和分析的数学基础。但是它在几十年前的教科书中呈现的方式与今天专业人士使用线性代数解决现实世界的现代应用的方式有很大的不同。 Mike X Cohen的这本实用指南教授了用Python实现的线性代数的核心概念,包括如何在数据科学、机器学习、深度学习、计算模拟和生物医学数据处理应用中使用它们。有了这本书的知识,您将能够理解、实现和适应无数的现代分析方法和算法。 适合使用计算机技术和算法的从业者和学生,本书向你介绍:

向量和矩阵的解释和应用 矩阵算术(各种乘法和变换) 独立,等级,和反义词 应用线性代数中的重要分解(包括LU和QR) 特征分解和奇异值分解 应用包括最小二乘模型拟合和主成分分析*

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