# Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie

Canonical: https://www.kolczanksiazek.pl/mike-cohen/praktyczna-algebra-liniowa-dla-analitykow-danych-od-podstawowych-koncepcji-do-uzytecznych-aplikacji-w-pythonie/9788328902619

Wersja JSON (te same dane): https://www.kolczanksiazek.pl/mike-cohen/praktyczna-algebra-liniowa-dla-analitykow-danych-od-podstawowych-koncepcji-do-uzytecznych-aplikacji-w-pythonie/9788328902619.json

![Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie](https://quivercdn.com/covers/helion/mike-cohen/praktyczna-algebra-liniowa-dla-analitykow-danych-od-podstawowych-koncepcji-do-uzytecznych-aplikacji-w-pythonie_978-83-2890-261-9.jpg?v=2026-04-07%2010%3A39%3A19)

- Książka: [Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie](https://www.kolczanksiazek.pl/mike-cohen/praktyczna-algebra-liniowa-dla-analitykow-danych-od-podstawowych-koncepcji-do-uzytecznych-aplikacji-w-pythonie) ([Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie.md](https://www.kolczanksiazek.pl/mike-cohen/praktyczna-algebra-liniowa-dla-analitykow-danych-od-podstawowych-koncepcji-do-uzytecznych-aplikacji-w-pythonie.md))
- Autorzy: [Mike Cohen](https://www.kolczanksiazek.pl/mike-cohen)
- Wydawnictwo: Helion
- ISBN: 978-83-2890-261-9
- Liczba stron: 288
- Data wydania: 2023-12-12
- Język: pl_PL
- Oprawa: Softcover

## Opis

Pozornie nie dzieje się nic złego, jeśli inżynier lub analityk danych nie rozumie algebry liniowej. Może korzystać z już istniejących narzędzi i nie przejmować się szczegółami ich implementacji. Warto jednak dokładnie poznać algorytmy używane w nauce o danych i dostosować do swoich potrzeb istniejące metody obliczeniowe, tutaj więc nowoczesna algebra liniowa okazuje się nieodzowna. Jeśli chcesz ją poznać w nowoczesnej, praktycznej formie, najlepiej posłużyć się kodem i zastosowaniem algebry liniowej w analizie danych czy symulacjach numerycznych. To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykładami ich wykorzystania w nauce o danych, uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, symulacjach i przetwarzaniu danych biomedycznych. Dzięki podręcznikowi nauczysz się arytmetyki macierzowej, poznasz istotne rozkłady macierzy, w tym LU i QR, a także rozkład według wartości osobliwych, zapoznasz się też z takimi zagadnieniami jak model najmniejszych kwadratów i analiza głównych składowych.