Matrix Methods in Data Analysis
Idioma: inglés
Editorial: Springer Dez 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo

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Neuware -This textbook offers a fresh and balanced approach to the study of Linear Algebra in the context of modern Data Science. Whereas many existing texts either emphasize theory with little connection to practice or jump straight to applications with minimal mathematical explanation, this book provides equal weight to both foundations and applications.Designed for undergraduates who have completed a proof-based Linear Algebra course, it introduces concepts and tools from Matrix Analysis that are essential for Data Science and Machine Learning. Topics include:- Vector norms and distances, orthogonality, and projections- Matrix factorizations such as LU, CR, QR, and SVD- Special matrix types: symmetric, positive definite, nonnegative, stochastic, and covariance matrices- Key numerical algorithms, including the QR algorithm and the Power MethodEach chapter is enriched with real-world applicationsfrom Google PageRank and Principal Component Analysis to clustering, dimensionality reduction, and linear regressionhighlighting the role of matrix methods in Data Science.To further support hands-on learning, the book is accompanied by a GitHub repository with Python labs, allowing students to implement the techniques covered and bridge the gap between theory and computation.With its clear explanations, practical insights, and balance of theory and application, Matrix Methods in Data Analysis is an invaluable resource for courses in applied Linear Algebra, Data Science, and introductory Machine Learning.…
N° de ref. del artículo 9783032113139
- Título
- Matrix Methods in Data Analysis
- Autor
- Maria Isabel Bueno Cachadina
- Editorial
- Springer Dez 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 303211313X
- ISBN 13
- 9783032113139
- Peso del artículo
- 1817 gramos
- Dimensiones
- 241x160x46 mm
This textbook offers a fresh and balanced approach to the study of Linear Algebra in the context of modern Data Science. Whereas many existing texts either emphasize theory with little connection to practice or jump straight to applications with minimal mathematical explanation, this book provides equal weight to both foundations and applications.
Designed for undergraduates who have completed a proof-based Linear Algebra course, it introduces concepts and tools from Matrix Analysis that are essential for Data Science and Machine Learning. Topics include:
- Vector norms and distances, orthogonality, and projections
- Matrix factorizations such as LU, CR, QR, and SVD
- Special matrix types: symmetric, positive definite, nonnegative, stochastic, and covariance matrices
- Key numerical algorithms, including the QR algorithm and the Power Method
Each chapter is enriched with real-world applications―from Google PageRank and Principal Component Analysis to clustering, dimensionality reduction, and linear regression―highlighting the role of matrix methods in Data Science.
To further support hands-on learning, the book is accompanied by a GitHub repository with Python labs, allowing students to implement the techniques covered and bridge the gap between theory and computation.
With its clear explanations, practical insights, and balance of theory and application, Matrix Methods in Data Analysis is an invaluable resource for courses in applied Linear Algebra, Data Science, and introductory Machine Learning.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Maria Isabel Bueno is a Teaching Professor at the University of California, Santa Barbara, where she has served since 2006. She holds a Ph.D. from Universidad Carlos III de Madrid. Her research focuses on linear algebra and numerical linear algebra.
Javier Perez Alvaro is an Associate Professor at the University of Montana in Missoula, where he has served since 2017. He earned his Ph.D. from Universidad Carlos III de Madrid. His research focuses on numerical linear algebra and numerical analysis.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a Wegmann1855, Zwiesel, Germany, +49 22609490, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.