Hodnotenie:
Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 2 hlasoch.
Linear Algebra with Machine Learning and Data
Táto kniha sa venuje niekoľkým kľúčovým témam lineárnej algebry, ktoré sa vzťahujú na analýzu a dolovanie údajov. Kniha ponúka prístup založený na prípadových štúdiách, kde každý prípad bude podložený reálnou aplikáciou.
Tento text je určený na druhý kurz aplikácií lineárnej algebry v dátovej analytike s doplnkovou kapitolou o rozhodovacích stromoch a ich aplikáciách v regresnej analýze. Text možno zaradiť do dvoch rôznych, ale prekrývajúcich sa všeobecných kategórií dátovej analytiky: zhlukovanie a interpolácia. Znalosť matematických techník súvisiacich s dátovou analytikou a oboznámenie sa s interpretáciou výsledkov v kontexte dátovej analytiky sú obzvlášť cenné pre študentov študujúcich matematiku na bakalárskom stupni.
Každá kapitola tohto textu prevedie čitateľa niekoľkými relevantnými prípadovými štúdiami s využitím reálnych údajov. Všetky súbory údajov, ako aj syntax programov Python a R sú čitateľovi k dispozícii prostredníctvom odkazov na dokumentáciu Github.
Za každou kapitolou nasleduje súbor krátkych cvičení, v ktorých sú študenti povzbudzovaní, aby využili technológiu na uplatnenie svojich rozširujúcich sa vedomostí z lineárnej algebry, ako sa aplikuje na analýzu údajov. Predpokladá sa základná znalosť pojmov z prvého kurzu lineárnej algebry, avšak prehľad kľúčových pojmov je uvedený v úvode a podľa potreby v celom texte.
