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Linear Algebra: Theory, Intuition, Code
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Linear algebra is the magic behind many computational sciences -- machine learning, AI, data science, statistics, simulations, computer graphics, multivariate analyses, matrix decompositions, signal processing, and more.
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- Are you ready to dive into the vibrant world of linear algebra and learn how it powers real-world applications? Welcome to this comprehensive textbook, where traditional theory meets modern computational practices.Linear algebra is the magic behind many computational sciences -- machine learning, AI, data science, statistics, simulations, computer graphics, multivariate analyses, matrix decompositions, signal processing, and more. But here's a secret: the way it's taught in traditional textbooks isn't how professionals use it in the field.For instance, have you ever wondered about the practical importance of a matrix's determinant? You might be in for a surprise! This book bridges the gap between theoretical understanding and practical application, showing you not only the “what” but also the “how” of implementing linear algebra in real-world scenarios.What makes this book a must-have resource?Crystal-clear explanations of linear algebra concepts and theories.Multiple angles to explain ideas, a proven technique to help cement your understanding.Vivid graphical visualizations to enhance your geometric intuition of linear algebra.Real-world implementations in MATLAB and Python. After all, in today's world, you seldom solve math problems by hand. Software is the way forward!A range of topics from beginner to intermediate levels, including vectors, matrix multiplications, least-squares projections, eigendecomposition, and singular-value decomposition.Emphasis on the application-oriented aspects of linear algebra and matrix analysis.Intuitive visual explanations of diagonalization, eigenvalues and eigenvectors, and singular value decomposition.Ready-to-use codes in MATLAB and Python to bring linear algebra concepts to life on your computer. All codes can be downloaded from https://github.com/mikexcohen/LinAlgBook.A unique blend of hand-solved exercises and advanced code challenges. Remember, math is not a spectator sport!Whether you're just starting your journey in linear algebra or seeking to apply these concepts to data analyses on computers (such as data science, machine-learning, or signal processing), this book is your go-to guide. With this book at your side, you won't just learn linear algebra; you'll experience it!
| Publisher | Sincxpress BV |
| Publication date | February 1, 2021 |
| Language | English |
| Print length | 587 pages |
| ISBN-10 | 9083136604 |
| ISBN-13 | 978-9083136608 |
| Item Weight | 2.28 pounds (1.03 kg) |
| Dimensions | 7.44 x 1.33 x 9.69 inches (18.9 x 3.4 x 24.6 cm) |
¿Quién debería comprarlo?
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Students in STEM
Ideal for students studying science, technology, engineering, or mathematics who need a robust understanding of linear algebra.
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Data Science Enthusiasts
Perfect for aspiring data scientists who require linear algebra knowledge to handle algorithms and machine learning models.
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Self-learners
Beneficial for individuals who prefer self-studying and want to grasp linear algebra concepts at their own pace.
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Complete Beginners
Not suitable for those with no prior mathematical background, as it requires some familiarity with advanced concepts.
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Linear Editorial Review
Linear Algebra: Theory, Intuition, Code is an insightful publication by Sincxpress BV, released on February 1, 2021. This 587-page book delves deep into the world of linear algebra, blending theoretical concepts with practical coding applications to enhance understanding. Written in English, it is designed for readers seeking to bridge the gap between abstract mathematical theories and their real-world implementations. With dimensions of 7.44 x 1.33 x 9.69 inches, this book is a suitable size for both study and reference. The author’s approach encourages readers to intuitively grasp the complexities of linear algebra while providing code examples that support their learning journey.
Reseña y calificación de los clientes
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Ventajas
- Comprehensive coverage of linear algebra concepts
- Blend of theory and practical coding
- Well-structured for intuitive understanding
- Helpful for both beginners and advanced learners
- Suitable size for study and reference
Desventajas
- Might be dense for casual readers
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Características y beneficios
- Linear Algebra is crucial for many computational sciences
- Book bridges the gap between theoretical understanding and practical application
- Covers topics from beginner to intermediate levels
- Emphasis on the application-oriented aspects of linear algebra and matrix analysis
- Visual explanations of diagonalization, eigenvalues and eigenvectors, and singular value decomposition
- Ready-to-use codes in MATLAB and Python to bring linear algebra concepts to life on a computer
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