Olvasói vélemények
Összegzés:Ez a könyv gyakorlatias és közérthető bevezetést nyújt a lineáris algebrába, hangsúlyt fektetve az adattudomány és a gépi tanulás szempontjából releváns valós alkalmazásokra és példákra. Míg a könyvet dicsérik az áttekinthetőségéért, a szervezettségéért és a példák gazdagságáért, egyes olvasók megjegyzik, hogy nem elég szigorú, és nem terjed ki bizonyos alapvető témákra, például a sajátértékekre és az SVD-re. Jó kiegészítő források állnak rendelkezésre azok számára, akik nagyobb mélységre vágynak.
Előnyök:⬤ A lineáris algebrai fogalmak világos és gyakorlatias bemutatása.
⬤ Számos valós példa és alkalmazás, különösen az adattudomány és a gépi tanulás területén.
⬤ Kezdők számára is hozzáférhető, és nem igényel előzetes tapasztalatot.
⬤ Kiváló minőségű nyomtatás és kiegészítő online források elérhetősége Julia és Python nyelven.
⬤ Jó önképzésre, és szilárd bevezetést nyújt az alkalmazott lineáris algebrába.
Hátrányok:⬤ A hagyományosabb lineáris algebrai szövegekhez képest nem elég szigorú és mély elméleti koncepciókkal rendelkezik.
⬤ Nem foglalkozik olyan fontos témákkal, mint a sajátértékek és az SVD-faktorizáció.
⬤ Az írásmód bonyolult és nehézkes lehet az önállóan tanulók számára, ami zavart okozhat.
⬤ A gyakorlatokhoz nem ad megoldásokat, így kevésbé alkalmas önálló tanulásra.
(21 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
Introduction to Applied Linear Algebra
Könyv tartalma:
Ez az úttörő tankönyv az egyszerű magyarázatokat gyakorlati példák sokaságával ötvözi, hogy innovatív megközelítést kínáljon a lineáris algebra tanításához. A tantárgy előzetes ismereteit nem igénylő tananyag a lineáris algebra azon aspektusait - vektorok, mátrixok és legkisebb négyzetek - tárgyalja, amelyek a mérnöki alkalmazásokhoz szükségesek, és példákat tárgyal az adattudomány, a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia, a jel- és képfeldolgozás, a tomográfia, a navigáció, az irányítás és a pénzügyek területén.
A számos gyakorlati feladat lehetővé teszi a hallgatók számára, hogy teszteljék a megértésüket, és tudásukat valós problémák megoldására fordítsák, az előadás diái, további Julia és MATLAB nyelvű számítási gyakorlatok, valamint a könyvet kísérő adatsorok pedig online elérhetők a https: //web. stanford.
edu/ boyd/vmls/ címen. Ez az egy féléves és egy negyedéves kurzusokhoz, valamint önálló tanuláshoz egyaránt alkalmas, önálló szöveg a kezdő hallgatók számára biztosítja a haladóbb tanulmányokhoz szükséges alapokat.
