📗 Прикладная линейная алгебра для исследователей данных [2023] Майк Икс Коэн Линейная алгебра, предметом которой являются матрицы и операции на них, составляет математическую основу почти всех алгоритмов и методов анализа, реализованных в компьютерах. Но в учебниках десятилетней давности она преподносится без учета того, как профессионалы применяют линейную алгебру сегодня для решения реальных задач. В книге рассказывается о ключевых концепциях линейной алгебры, реализованных на Python, и о том, как их использовать в науке о данных, машинном и глубоком обучении и вычислительном моделировании. Вооружившись этими знаниями, вы сможете понять, как внедрять и адаптировать под свои задачи целый ряд современных методов анализа и алгоритмов. 📘 Practical Linear Algebra for Data Science: From Core Concepts to Applications Using Python [2022] Mike Cohen If you want to work in any computational or technical field, you need to understand linear algebra. As the study of matrices and operations acting upon them, linear algebra is the mathematical basis of nearly all algorithms and analyses implemented in computers. But the way it's presented in decades-old textbooks is much different from how professionals use linear algebra today to solve real-world modern applications. This practical guide from Mike X Cohen teaches the core concepts of linear algebra as implemented in Python, including how they're used in data science, machine learning, deep learning, computational simulations, and biomedical data processing applications. Armed with knowledge from this book, you'll be able to understand, implement, and adapt myriad modern analysis methods and algorithms.