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Linear Algebra and Optimization for Machine Learning: A Textbook
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NIO 2413
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What Stands Out
Comprehensive Coverage
This textbook offers extensive insights into linear algebra and optimization tailored for machine learning, ensuring a deep understanding of foundational concepts essential for aspiring data scientists and researchers.
Practical Applications
It emphasizes real-world applications and examples, bridging theory with practice, effectively preparing learners to apply linear algebra and optimization techniques in actual machine learning scenarios.
User-Friendly Structure
The book is structured for ease of understanding, with clear explanations and illustrative examples, making complex topics accessible to students and professionals alike, enhancing their learning experience.
Detalles de producto
| Publisher | Springer |
| Publication date | May 13, 2020 |
| Edition | 1st ed. 2020 |
| Language | English |
| Print length | 516 pages |
| ISBN-10 | 3030403432 |
| ISBN-13 | 978-3030403430 |
| Item Weight | 2.3 pounds (1.04 kg) |
| Dimensions | 7.01 x 1.13 x 10 inches (17.8 x 2.9 x 25.4 cm) |
Who Should Buy?
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Graduate Students
Ideal for graduate students specializing in machine learning or related fields requiring in-depth knowledge of linear algebra and optimization.
-
Data Scientists
Beneficial for data scientists seeking to enhance their understanding of mathematical foundations crucial for effective machine learning models.
-
Educators and Researchers
Useful resource for educators and researchers teaching advanced concepts in linear algebra and optimization within machine learning contexts.
-
Beginners in Math
Not suitable for those new to linear algebra or optimization, as it assumes a certain level of prior knowledge.
DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO
Linear Algebra and Optimization for Machine Learning: A Textbook
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