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112607187
Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing
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Practical Applications
Focuses on real-world applications and problem-solving techniques, enabling readers to effectively apply linear algebra techniques in their projects and research across various emerging fields.
Expertly Crafted
Written by industry experts and academics, this resource provides a blend of theory and practice, equipping readers with the high-quality knowledge necessary to excel in modern analytical environments.
Dettagli del prodotto
| Publisher | Cambridge University Press |
| Publication date | 16 May 2024 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 450 pages |
| ISBN-10 | 1009418149 |
| ISBN-13 | 978-1009418140 |
| Item weight | 930 g |
| Dimensions | 17.15 x 3.18 x 24.13 cm |
A chi è consigliato?
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Data Science Students
Students pursuing data science will benefit from foundational linear algebra skills necessary for data analysis and modeling.
-
Machine Learning Practitioners
Practitioners looking to deepen their understanding of machine learning algorithms will find valuable insights in this text.
-
Signal Processing Engineers
Engineers working in signal processing will appreciate the practical applications of linear algebra in their field.
-
Beginners in Mathematics
Complete novices in mathematics may struggle with the complex concepts presented without prior foundational knowledge.
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Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing
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Telecommunications Editorial Review
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Caratteristiche e benefici
- Engaging textbook designed for upper-level undergraduates and first-year graduate students.
- Covers both basic and advanced matrix topics relevant to data science and machine learning.
- Includes 200+ multiple-choice questions for interactive classroom learning.
- Features practical exercises with solutions available for instructors.
- Encourages active learning through 'explore' questions and practical Julia code examples.
- Offers a suite of computational notebooks for hands-on learning experiences.
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