Linear Algebra with Applications in Machine Learning
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Linear Algebra with Applications in Machine Learning
From Intuitive Understanding to Python Coding
Piran, Md. Jalil
Springer Verlag, Singapore
04/2026
404
Dura
Inglês
9789819551668
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"Introduction to Linear Algebra for Machine Learning".- "Vectors".- "Matrices".- "Tensors".- "Linear Systems".- Linear Transformations".- "Determinants".- "Eigenvalues and Eigenvectors".- "Vector Spaces and Subspaces".- "Orthogonality".- "Matrix Decompositions: Factorization and SVD".- "Optimization and Gradients".- "Advanced Topics in Linear Algebra for Machine Learning".
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Linear Algebra;Machine Learning;Python;Vectors and Matrices;Eigenvalues and Eigenvectors;Matrix Decompositions;Tensors and Tensor Decomposition
"Introduction to Linear Algebra for Machine Learning".- "Vectors".- "Matrices".- "Tensors".- "Linear Systems".- Linear Transformations".- "Determinants".- "Eigenvalues and Eigenvectors".- "Vector Spaces and Subspaces".- "Orthogonality".- "Matrix Decompositions: Factorization and SVD".- "Optimization and Gradients".- "Advanced Topics in Linear Algebra for Machine Learning".
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