Álgebra lineal práctica para la ciencia de datos

Si quieres trabajar en cualquier campo informático o técnico, necesitas comprender el álgebra lineal. Como estudio de las matrices y de las operaciones que actúan sobre ellas, el álgebra lineal es la base matemática de casi todos los algoritmos y análisis implementados en los ordenadores. Pero la forma en que se presenta en los libros de texto de hace décadas es muy diferente de cómo los profesionales utilizan hoy el álgebra lineal para resolver aplicaciones modernas del mundo real.

Esta guía práctica de Mike X Cohen enseña los conceptos básicos del álgebra lineal implementados en Python, incluyendo cómo se utilizan en la ciencia de datos, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, las simulaciones computacionales y las aplicaciones de procesamiento de datos biomédicos. Armado con los conocimientos de este libro, serás capaz de comprender, implementar y adaptar una miríada de métodos de análisis y algoritmos modernos.

Ideal para profesionales y estudiantes que utilicen tecnología informática y algoritmos, este libro te introduce en:

• Las interpretaciones y aplicaciones de vectores y matrices
• La aritmética matricial (diversas multiplicaciones y transformaciones)
• Independencia, rango e inversas
• Descomposiciones importantes utilizadas en álgebra lineal aplicada (incluidas LU y QR)
• Eigendecomposición y descomposición del valor singular
• Aplicaciones que incluyen el ajuste de modelos por mínimos cuadrados y el análisis de componentes principales