Libro: Álgebra Lineal Para Ciencia De Datos, Aprendizaje Aut

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PRODUCTO: Libro: Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing

DESCRIPCION:
Maximice la participación del estudiante y la comprensión de los métodos de matriz en los datos impulsados ??por este moderno paquete de enseñanza. Los estudiantes son presentados a las matrices en dos capítulos preliminares, antes de progresar a temas avanzados como la norma nuclear, los operadores proximales y la optimización convexa. Destacado incluye la finalización de la matriz de bajo rango, el aprendizaje del subespacio, la regresión logística para la clasificación binaria, la PCA robusta, la reducción de la dimensionalidad y los problemas de procrustes. Excentamente probado en el aula, el libro incluye más de 200 preguntas de opción múltiple adecuadas para el aprendizaje interactivo o los concursos interactivos, así como los ejercicios de tareas (con soluciones disponibles para los instructores). Fomenta el aprendizaje activo con preguntas de exploración atractiva, con respuestas al final de cada capítulo, y los ejemplos del código de Julia para demostrar cómo las matemáticas se usan realmente en la práctica. Un conjunto de cuadernos computacionales ofrece una experiencia de aprendizaje práctico para los estudiantes. Este es un libro de texto perfecto para estudiantes universitarios de nivel superior y estudiantes de posgrado de primer año que han tomado un curso anterior en conceptos básicos de álgebra lineal.



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