[Pagsusuri] Practical Linear Algebra for Data Science (Mike X Cohen) Nabuod.

Practical Linear Algebra for Data Science (Mike X Cohen)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1098120612?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-science-from-scratch-ultimate-guide-to-master/id1484352612?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Linear+Algebra+for+Data+Science+Mike+X+Cohen+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html

- Magbasa pa: https://tagalog.9natree.com/read/1098120612/

#Matrixmultiplication #Linearindependenceatrank #LUatQRdecomposition #Singularvaluedecomposition #LeastsquaresatPCA #PracticalLinearAlgebraforDataScience

Ang Practical Linear Algebra for Data Science ni Mike X Cohen ay isang aklat na teknikal at praktikal tungkol sa linear algebra, na idinisenyo para sa paggamit sa data science at iba pang larangang nakabatay sa komputasyon. Hindi ito nakatuon lamang sa tradisyonal na pagmememorya ng mga pormula o sa pormal na patunay. Sa halip, ipinapaliwanag nito kung paano gumagana ang mga vector, matrix, at transformasyon kapag isinasagawa sa Python. Mahalaga ang ganitong lapit dahil ang linear algebra ang nasa likod ng maraming algorithm sa pagsusuri ng datos, machine learning, deep learning, simulation, at pagproseso ng biomedical data. Mula sa pundamental na matrix arithmetic, umuusad ang aklat tungo sa independence, rank, inverse, at mahahalagang decomposition. Ikinokonekta rin nito ang mga konsepto sa least squares model fitting at principal components analysis. Ang pangunahing layunin ay bigyan ang mambabasa ng sapat na pag-unawa upang hindi lamang gumamit ng mga library o algorithm, kundi masuri rin kung ano ang ginagawa ng mga ito, kailan angkop gamitin, at paano iaangkop sa totoong problemang may datos.