Прикладна лінійна алгебра для дослідників даних з прикладами та вправами на Python

«Прикладна лінійна алгебра для дослідників даних з прикладами та вправами на Python»

«Прикладна лінійна алгебра для дослідників даних» — це практичний навчальний посібник, який пояснює фундаментальні поняття лінійної алгебри через призму реальних задач аналізу даних, машинного навчання та обробки сигналів. Книга поєднує теорію з численними прикладами на Python, що дозволяє одразу застосовувати отримані знання в роботі.

Видання ідеально підходить тим, хто хоче не просто вивчити формули, а зрозуміти, як працюють моделі, алгоритми та математичні методи, які лежать в основі сучасного Data Science.

Що розглядає книга?

• вектори та матриці: операції, геометрична інтерпретація, норми;
• лінійні перетворення та застосування до масштабування, обертання, проекцій;
• системи лінійних рівнянь і методи їх розв’язання;
• власні значення та власні вектори і їх роль у PCA, спектральних методах;
• ортогональність, властивості ортонормованих базисів, QR-розклад;
• сингулярний розклад (SVD) та його застосування у стисненні даних і рекомендаційних системах;
• перетворення Фур’є, робота з сигналами, фільтрація;
• численні методи та стабільність обчислень.

Приклади на Python

Кожна тема супроводжується кодом на NumPy, SciPy та Matplotlib, що дозволяє проводити експерименти, візуалізувати геометрію лінійних перетворень і краще зрозуміти внутрішню логіку алгоритмів.

Кому підійде книга?

• дата-сайентистам і аналітикам, які хочуть зміцнити математичний фундамент;
• студентам і дослідникам у галузі машинного навчання й статистики;
• Python-розробникам, які працюють з чисельними задачами;
• тим, хто готується до технічних співбесід у сфері ML/DS;
• усім, хто прагне зрозуміти математику, яка лежить за алгоритмами.

Що отримує читач?

• чітке розуміння ключових концепцій лінійної алгебри;
• вміння застосовувати математичні інструменти у реальних кейсах;
• практичні навички роботи з матрицями, розкладами та обчислювальними алгоритмами;
• уміння читати й аналізувати моделі машинного навчання на математичному рівні.

«Прикладна лінійна алгебра для дослідників даних» — це міст між теорією та практикою, між математикою та реальними задачами Data Science. Книга ідеальна як для навчання, так і для щоденної роботи.