Python
Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie
- Szczegóły
- Kategoria: Python
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.
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.
- Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej - [20 sierpień 2024]
- Python w data science. Praktyczne wprowadzenie - [13 sierpień 2024]
- Szybki jak FastAPI. Projektowanie aplikacji WWW w Pythonie - [08 sierpień 2024]
- Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym - [25 czerwiec 2024]
- Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II - [06 grudzień 2023]