Isbn: 9783031549076 - linear algebra in data science (compact textbooks in mathematics) (21 resultados)
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Paperback or Softback. Condición: New. Linear Algebra in Data Science. Book.
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Condición: New. 2024. 2024 ed. paperback. . . . . .
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Editorial: Springer, Berlin, Springer International Publishing, Birkhäuser, 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This textbook explores applications of linear algebra in data science at an introductory level, showing readers how the two are deeply connected. The authors accomplish this by offering exercises that escalate in complexity, many of which incorporate MATLAB. Practice projects appear as well for students to better understand the real-world applications of the material covered in a standard linear algebra course. Some topics covered include singular value decomposition, convolution, frequency filtering, and neural networks. Linear Algebra in Data Science is suitable as a supplement to a standard linear algebra course. 201 pp. Englisch.…
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This textbook explores applications of linear algebra in data science at an introductory level, showing readers how the two are deeply connected. The authors accomplish this by offering exercises that escalate in complexity, many of which incorporate MATLAB. Practice projects appear as well for students to better understand the real-world applications of the material covered in a standard linear algebra course. Some topics covered include singular value decomposition, convolution, frequency filtering, and neural networks. Linear Algebra in Data Science is suitable as a supplement to a standard linear algebra course.…
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Birkhäuser, 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This textbook explores applications of linear algebra in data science at an introductory level, showing readers how the two are deeply connected. The authors accomplish this by offering exercises that escalate in complexity, many of which incorporate MATLAB. Practice projects appear as well for students to better understand the real-world applications of the material covered in a standard linear algebra course. Some topics covered include singular value decomposition, convolution, frequency filtering, and neural networks. Linear Algebra in Data Science is suitable as a supplement to a standard linear algebra course.Springer Nature c/o IBS, Benzstrasse 21, 48619 Heek 208 pp. Englisch.…
