Прикладная линейная алгебра для исследователей данных. От ключевых концепций до приложений с использованием Python

Эта книга представляет собой практическое руководство по ключевым концепциям линейной алгебры, реализованным на Python, с фокусом на их применение в науке о данных, машинном и глубоком обучении, а также вычислительном моделировании. Автор, Майк Икс Коэн, объясняет интерпретации и приложения векторов и матриц, матричную арифметику, важные разложения, используемые в прикладной линейной алгебре, и другие фундаментальные темы.

Книга предназначена для специалистов по обработке данных, студентов и разработчиков ПО, которые хотят научиться внедрять и адаптировать современные методы анализа и алгоритмы под свои задачи. Она сочетает математическую теорию с практическим программированием на Python, используя библиотеку NumPy, что позволяет читателям не только понять концепции, но и сразу применять их в реальных проектах.

Содержание включает введение в векторы и матрицы, операции над ними, геометрическую интерпретацию, модули векторов, точечные произведения и другие темы, необходимые для работы с данными. Книга также содержит упражнения по программированию, которые помогают закрепить материал, и доступна для скачивания онлайн с рабочим кодом.

Издание переведено с английского оригинала "Practical Linear Algebra for Data Science" (ISBN 978-1-098-12061-0) и адаптировано для русскоязычной аудитории, сохраняя все ключевые аспекты оригинальной работы. Оно подходит как для самообучения, так и для использования в учебных курсах, предлагая интуитивный подход к линейной алгебре через программирование.