- საწყისი გვერდი /
- წიგნები /
- Science, Nature & Maths /
- Engineering & Technology /
- Electronics & Communications Engineering /
- Telecommunications /
- Linear Algebra for Data Science, Machine Lear...
0 ratings
ერთეულის #:
112607187
Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing Hardcover – 16 May 2024
ერთეულის #:
112607187
GEL 232
Price Details
Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )
*All items will import from დიდი ბრიტანეთი
0 ratings
დაწერეთ მიმოხილვა
Საწყობში
იმპორტირებულია UK მაღაზიიდან
შეუკვეთეთ ახლავე და მიიღეთ სამშაბათი, ივნისი 30
Secured transaction
Ubuy works hard to protect your security and privacy. Our advanced payment security system ensures confidentiality by encrypting your information during transmission using AES (Advanced Encryption Standards) and SSL (Secure Socket Layer) protocols. Your payment details are 100% secure as we do not share your payment details with third party sellers.
Our Top Logistics Partners
Maximise student engagement and understanding of matrix methods in data-driven applications with this modern teaching package.
Fast
Shipping
Free
Return*
Secure Packaging
100% Original Products
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
What Stands Out
Comprehensive Coverage
Offers a thorough exploration of linear algebra concepts, tailored specifically for applications in data science, machine learning, and signal processing, ensuring a deep understanding for learners.
Practical Applications
Focuses on real-world applications and problem-solving techniques, enabling readers to effectively apply linear algebra techniques in their projects and research across various emerging fields.
Expertly Crafted
Written by industry experts and academics, this resource provides a blend of theory and practice, equipping readers with the high-quality knowledge necessary to excel in modern analytical environments.
Პროდუქტის აღწერილობა
| Item Weight | 2 lbs (910 grams) |
Who Should Buy?
-
Data Science Students
Students pursuing data science will benefit from foundational linear algebra skills necessary for data analysis and modeling.
-
Machine Learning Practitioners
Practitioners looking to deepen their understanding of machine learning algorithms will find valuable insights in this text.
-
Signal Processing Engineers
Engineers working in signal processing will appreciate the practical applications of linear algebra in their field.
-
Beginners in Mathematics
Complete novices in mathematics may struggle with the complex concepts presented without prior foundational knowledge.
-
Casual Learners
Individuals seeking a light introduction to linear algebra might find this textbook too dense and technical.
-
Non-Technical Readers
Readers without a technical background may find the content difficult to understand and apply in practical terms.
პროდუქტის აღწერილობა
Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing Hardcover – 16 May 2024
გაქვთ რაიმე შეკითხვა? მოგვმართეთ ჩათში
მომხმარებელთა შეკითხვები და პასუხები
-
კითხვა:
Who is this textbook intended for?
პასუხი: It is perfect for upper-level undergraduates and first-year graduate students with prior linear algebra knowledge. -
კითხვა:
Does the book include exercises for students?
პასუხი: Yes, it includes over 200 multiple-choice questions and homework exercises with solutions. -
კითხვა:
Are there practical applications included in the book?
პასუხი: Absolutely, it highlights various applications such as low-rank approximation, logistic regression, and dimensionality reduction.
Telecommunications Editorial Review
სარედაქციო მიმოხილვები ვერ მოიძებნა
Customer Reviews & Ratings
1 მომხმარებლის შეფასება
-
5 ვარსკვლავი
100%
-
4 ვარსკვლავი
0%
-
3 ვარსკვლავი
0%
-
2 ვარსკვლავი
0%
-
1 ვარსკვლავი
0%
ამ პროდუქტის მიმოხილვა
გაუზიარეთ თქვენი აზრები სხვა მომხმარებლებს
Დადებითი
- Comprehensive coverage of topics
- Accessible to beginners
- Clear explanations and examples
- Useful for various applications
- Well-structured and organized
მინუსები
- Some advanced topics may require further study.
Product Price History
მნიშვნელოვანი ინფორმაცია
- შეზღუდვები: გთხოვთ, გაითვალისწინოთ, რომ საზღვარგარეთ გაგზავნილი პროდუქტებისთვის მწარმოებლის გარანტია შეიძლება არ იყოს მოქმედი; მწარმოებლის მომსახურების პარამეტრები შეიძლება არ იყოს ხელმისაწვდომი; პროდუქტის ინსტრუქციები და უსაფრთხოების გაფრთხილებები შეიძლება არ იყოს დანიშნულების ქვეყნის ენაზე; პროდუქტები (და მასთან დაკავშირებული მასალები) შეიძლება არ იყოს შემუშავებული დანიშნულების ქვეყნის სტანდარტების, სპეციფიკაციებისა და მარკირების მოთხოვნების შესაბამისად; და პროდუქტები შეიძლება არ შეესაბამებოდეს დანიშნულების ქვეყნის ძაბვისა და სხვა ელექტრო სტანდარტებს (საჭიროების შემთხვევაში საჭიროა ადაპტერი ან გადამყვანი). მიმღები პასუხისმგებელია უზრუნველყოს, რომ პროდუქტი კანონიერად შემოიტანოს დანიშნულების ქვეყანაში. Ubuy-ს ან მისი აფილირებული პირების მეშვეობით შეკვეთისას მიმღები არის რეგისტრირებული იმპორტიორი და მან უნდა გაითვალისწინოს დანიშნულების ქვეყნის ყველა კანონი და დებულება.
- Ubuy-ზე ჩამოთვლილი ყველა პროდუქტი არ არის გაყიდვაში, რადგან Ubuy არის გლობალური საძიებო სისტემა და პროდუქტები ექვემდებარება საექსპორტო/სავაჭრო რეგულაციებს.
GEL 232
შეუკვეთეთ ახლავე და მიიღეთ სამშაბათი, ივნისი 30
This item is not restrict in my country.(Please click on above link if this item is not restrict in your country, So our team will review and allow.)
QTY:
Secured transaction
Ubuy works hard to protect your security and privacy. Our advanced payment security system ensures confidentiality by encrypting your information during transmission using AES (Advanced Encryption Standards) and SSL (Secure Socket Layer) protocols. Your payment details are 100% secure as we do not share your payment details with third party sellers.
Our Top Logistics Partners
Fastest cross-border delivery
მახასიათებლები და უპირატესობები
- 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.