LINR ALGEBRA & OPTIM APPL (V1): Volume I: Linear Algebra for Computer Vision, Robotics, and Machine Learning - Hardcover

JEAN GALLIER & JOCELYN QUAINTANCE

9789811206399: LINR ALGEBRA & OPTIM APPL (V1): Volume I: Linear Algebra for Computer Vision, Robotics, and Machine Learning

Hardcover

ISBN 10: 9811206392 ISBN 13: 9789811206399

Verlag: World Scientific, 2020

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This book provides the mathematical fundamentals of linear algebra to practicers in computer vision, machine learning, robotics, applied mathematics, and electrical engineering. By only assuming a knowledge of calculus, the authors develop, in a rigorous yet down to earth manner, the mathematical theory behind concepts such as: vectors spaces, bases, linear maps, duality, Hermitian spaces, the spectral theorems, SVD, and the primary decomposition theorem. At all times, pertinent real-world applications are provided. This book includes the mathematical explanations for the tools used which we believe that is adequate for computer scientists, engineers and mathematicians who really want to do serious research and make significant contributions in their respective fields.

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�ber die Autorin bzw. den Autor

Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teor�a y cr�tica del dise�o y han escrito m�s de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en �xitos de ventas. Tambi�n han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Dise�o del siglo XX, El dise�o industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Dise�o del siglo XXI.

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VerlagWorld Scientific
Erscheinungsdatum2020
ISBN 10 9811206392
ISBN 13 9789811206399
EinbandTapa dura
SpracheEnglisch
Anzahl der Seiten824
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Linear Algebra and Optimization With Applications to Machine Learning : Linear Algebra for Computer Vision, Robotics, and Machine Learning

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