April 2025
Intermediate to advanced
328 pages
8h 42m
Portuguese (Portugal, Brazil)
Content preview from Álgebra linear prática para a ciência dos dados
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
Capítulo 6. Matrizes, Parte 2
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
A multiplicação de matrizes é uma das mais maravilhosas dádivas que os matemáticos nos concederam. Mas para passar da álgebra linear elementar para a avançada - e depois para compreender e desenvolver algoritmos de ciência de dados - precisas de fazer mais do que apenas multiplicar matrizes.
Começamos este capítulo com discussões sobre normas e espaços matriciais. As normas matriciais são essencialmente uma extensão das normas vectoriais, e os espaços matriciais são essencialmente uma extensão dos subespaços vectoriais (que, por sua vez, não são mais do que combinações lineares ponderadas). Portanto, já tens os conhecimentos necessários para este capítulo.
Conceitos como independência linear, classificação e determinante permitirão que faças a transição da compreensão de conceitos elementares como transposição e multiplicação para a compreensão de tópicos avançados como inversa, valores próprios e valores singulares. E esses tópicos avançados revelam o poder da álgebra linear para aplicações em ciência de dados. Portanto, este capítulo é um ponto de passagem na tua transformação de novato em álgebra linear para conhecedor de álgebra linear.1
As matrizes parecem ser coisas simples - apenas uma folha de cálculo com números. Mas já viste nos capítulos anteriores que as matrizes são mais do que aparentam. Por isso, respira fundo e acalma-te ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Read now
Unlock full access
More than 5,000 organizations count on O’Reilly
O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.Julian F.
I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.