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Álgebra lineal práctica para la ciencia de datos
book

Álgebra lineal práctica para la ciencia de datos

by Mike X Cohen
September 2024
Intermediate to advanced
328 pages
8h 54m
Spanish
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from Álgebra lineal práctica para la ciencia de datos

Capítulo 1. Introducción Introducción

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

¿Qué es el álgebra lineal y por qué aprenderla?

El álgebra lineal tiene una interesante historia en las matemáticas, que se remonta al siglo XVII en Occidente y mucho antes en China. Las matrices -las hojas de cálculo de números que constituyen el núcleo del álgebra lineal- se utilizaron para proporcionar una notación compacta para almacenar conjuntos de números como coordenadas geométricas (éste fue el uso original de las matrices por Descartes) y sistemas de ecuaciones (cuyo pionero fue Gauss). En el siglo XX, las matrices y los vectores se utilizaron para las matemáticas multivariantes, como el cálculo, las ecuaciones diferenciales, la física y la economía.

Pero la mayoría de la gente no ha necesitado preocuparse por las matrices hasta hace poco. La cuestión es la siguiente: los ordenadores son extremadamente eficientes trabajando con matrices. Y así, la informática moderna dio lugar al álgebra lineal moderna. El álgebra lineal moderna es computacional, mientras que el álgebra lineal tradicional es abstracta. El álgebra lineal moderna se aprende mejor mediante código y aplicaciones en gráficos, estadística, ciencia de datos, IA y simulaciones numéricas, mientras que el álgebra lineal tradicional se aprende mediante pruebas y reflexionando sobre espacios vectoriales de infinitas dimensiones. El álgebra lineal moderna proporciona ...

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ISBN: 9781098183523