![[Recenzja] Practical Linear Algebra for Data Science (Mike X Cohen) Streszczenie.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2553612/c1a-085k3-9j232o1pupv-wuhpjw.jpg)
Show Notes
Practical Linear Algebra for Data Science (Mike X Cohen)
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1098120612?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-science-from-scratch-ultimate-guide-to-master/id1484352612?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Linear+Algebra+for+Data+Science+Mike+X+Cohen+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1098120612/
#mnożeniemacierzowe #niezależnośćliniowa #rozkładQR #rozkładsingularny #metodanajmniejszychkwadratów #PracticalLinearAlgebraforDataScience
Practical Linear Algebra for Data Science: From Core Concepts to Applications Using Python, autorstwa Mike’a X Cohena, to praktyczny podręcznik z pogranicza matematyki, programowania i analizy danych. Książka nie traktuje algebry liniowej jako zbioru oderwanych definicji i dowodów. Jej celem jest pokazanie, jak wektory, macierze oraz przekształcenia stają się narzędziami używanymi w kodzie i współczesnych algorytmach. Autor prowadzi czytelnika przez podstawowe operacje macierzowe, niezależność liniową, rząd, macierze odwrotne i ważne rozkłady. Następnie wiąże te elementy z zadaniami takimi jak dopasowanie metodą najmniejszych kwadratów oraz analiza głównych składowych. Python pełni tu funkcję środowiska do sprawdzania obliczeń i obserwowania skutków działań algebraicznych, a nie jedynie dodatku programistycznego. Publikacja jest adresowana przede wszystkim do osób uczących się data science, uczenia maszynowego i metod obliczeniowych, które chcą rozumieć matematykę stojącą za gotowymi bibliotekami oraz umieć stosować ją świadomie.
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1098120612?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-science-from-scratch-ultimate-guide-to-master/id1484352612?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Linear+Algebra+for+Data+Science+Mike+X+Cohen+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1098120612/
#mnożeniemacierzowe #niezależnośćliniowa #rozkładQR #rozkładsingularny #metodanajmniejszychkwadratów #PracticalLinearAlgebraforDataScience
Practical Linear Algebra for Data Science: From Core Concepts to Applications Using Python, autorstwa Mike’a X Cohena, to praktyczny podręcznik z pogranicza matematyki, programowania i analizy danych. Książka nie traktuje algebry liniowej jako zbioru oderwanych definicji i dowodów. Jej celem jest pokazanie, jak wektory, macierze oraz przekształcenia stają się narzędziami używanymi w kodzie i współczesnych algorytmach. Autor prowadzi czytelnika przez podstawowe operacje macierzowe, niezależność liniową, rząd, macierze odwrotne i ważne rozkłady. Następnie wiąże te elementy z zadaniami takimi jak dopasowanie metodą najmniejszych kwadratów oraz analiza głównych składowych. Python pełni tu funkcję środowiska do sprawdzania obliczeń i obserwowania skutków działań algebraicznych, a nie jedynie dodatku programistycznego. Publikacja jest adresowana przede wszystkim do osób uczących się data science, uczenia maszynowego i metod obliczeniowych, które chcą rozumieć matematykę stojącą za gotowymi bibliotekami oraz umieć stosować ją świadomie.
