Tensor Decompositions for Data Science
Tensor Decompositions for Data Science представляет собой фундаментальное руководство по разложению тензоров — математической методологии, которая стала неотъемлемой частью современной науки о данных. Книга начинается с основ и последовательно развивает концепции, делая сложные математические конструкции доступными для студентов и исследователей. Авторы используют интуитивно понятную систему обозначений, которая упрощает работу с многомерными массивами данных.
В книге подробно рассматриваются методологии для 3-мерных тензоров (наиболее простой случай) с последующим обобщением на d-мерные тензоры (общий случай). Особое внимание уделяется практическому применению: все концепции иллюстрируются на реальных наборах данных с открытым исходным кодом, которые читатели могут загрузить и использовать самостоятельно. Это позволяет закрепить теоретические знания на практических примерах.
Издание включает обширные приложения по линейной алгебре, оптимизации, теории вероятностей и статистике, что делает его самодостаточным ресурсом. Книга предназначена для студентов старших курсов и аспирантов математических, компьютерных, инженерных и естественнонаучных специальностей, а также для практикующих специалистов в области анализа данных.
