Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing

Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, GB, 2024

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Maximise student engagement and understanding of matrix methods in data-driven applications with this modern teaching package. Students are introduced to matrices in two preliminary chapters, before progressing to advanced topics such as the nuclear norm, proximal operators and convex optimization. Highlighted applications include low-rank approximation, matrix completion, subspace learning, logistic regression for binary classification, robust PCA, dimensionality reduction and Procrustes problems. Extensively classroom-tested, the book includes over 200 multiple-choice questions suitable for in-class interactive learning or quizzes, as well as homework exercises (with solutions available for instructors). It encourages active learning with engaging 'explore' questions, with answers at the back of each chapter, and Julia code examples to demonstrate how the mathematics is actually used in practice. A suite of computational notebooks offers a hands-on learning experience for students. This is a perfect textbook for upper-level undergraduates and first-year graduate students who have taken a prior course in linear algebra basics. …

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781009418140

Titel
Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing
Autor
Jeffrey A. Fessler, Raj Rao Nadakuditi
Verlag
Cambridge University Press, GB
Erscheinungsjahr
2024
Zustand
New
Einband
Hardback
Sprache
Englisch
ISBN-10
1009418149
ISBN-13
9781009418140
Artikelgewicht
920 Gramm

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