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Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing
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Maximise student engagement and understanding of matrix methods in data-driven applications with this modern teaching package.
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Detalles del producto
| Publisher | Cambridge University Press |
| Publication date | 16 May 2024 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 450 pages |
| ISBN-10 | 1009418149 |
| ISBN-13 | 978-1009418140 |
| Item weight | 930 g |
| Dimensions | 17.15 x 3.18 x 24.13 cm |
¿Quién debería comprarlo?
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Data Science Students
Students pursuing data science will benefit from foundational linear algebra skills necessary for data analysis and modeling.
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Machine Learning Practitioners
Practitioners looking to deepen their understanding of machine learning algorithms will find valuable insights in this text.
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Signal Processing Engineers
Engineers working in signal processing will appreciate the practical applications of linear algebra in their field.
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Beginners in Mathematics
Complete novices in mathematics may struggle with the complex concepts presented without prior foundational knowledge.
DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO
Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing
Preguntas y respuestas de los clientes
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¿Cómo comprar Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, en línea desde Ubuy?
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¿Cuánto tiempo se tarda en obtener el producto después de realizar el pedido?
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Telecommunications Editorial Review
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Características y beneficios
- Engaging textbook designed for upper-level undergraduates and first-year graduate students.
- Covers both basic and advanced matrix topics relevant to data science and machine learning.
- Includes 200+ multiple-choice questions for interactive classroom learning.
- Features practical exercises with solutions available for instructors.
- Encourages active learning through 'explore' questions and practical Julia code examples.
- Offers a suite of computational notebooks for hands-on learning experiences.
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