![[รีวิว] Practical Linear Algebra for Data Science (Mike X Cohen) สรุปหนังสือ.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2611512/c1a-085k3-kp5z14pkcv5o-ifuq5j.jpg)
Show Notes
Practical Linear Algebra for Data Science (Mike X Cohen)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1098120612?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-science-from-scratch-ultimate-guide-to-master/id1484352612?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Linear+Algebra+for+Data+Science+Mike+X+Cohen+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1098120612/
#เวกเตอร์และเมทริกซ์ #ความเป็นอิสระเชิงเส้นและอันดับ #การแยกเมทริกซ์แบบLUและQR #การแยกค่าเอกฐาน #กำลังสองน้อยที่สุดและองค์ประกอบหลัก #PracticalLinearAlgebraforDataScience
หนังสือ Practical Linear Algebra for Data Science: From Core Concepts to Applications Using Python ของ Mike X Cohen เป็นคู่มือคณิตศาสตร์เชิงประยุกต์ สำหรับผู้อ่านที่ต้องใช้พีชคณิตเชิงเส้นกับงานคำนวณและข้อมูล เนื้อหาไม่ได้วางตัวเป็นตำราพิสูจน์ทฤษฎีอย่างเคร่งครัด แต่เชื่อมความหมายทางคณิตศาสตร์ของเวกเตอร์ เมทริกซ์ และการแปลงเชิงเส้น เข้ากับการลงมือคำนวณด้วย Python อย่างต่อเนื่อง เป้าหมายหลักคือทำให้ผู้อ่านเข้าใจว่า อัลกอริทึมจำนวนมากจัดเก็บ แปลง และสรุปข้อมูลอย่างไรในภาษาของเมทริกซ์ หนังสือครอบคลุมตั้งแต่การดำเนินการพื้นฐาน การคูณเมทริกซ์ ความเป็นอิสระเชิงเส้น อันดับ และอินเวอร์ส ไปจนถึงการแยกเมทริกซ์แบบ LU และ QR ค่าเฉพาะ เวกเตอร์เฉพาะ และการแยกค่าเอกฐาน นอกจากนี้ยังนำแนวคิดไปสู่ปัญหาการหาค่าแบบกำลังสองน้อยที่สุด และการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก จึงเหมาะกับทั้งผู้เริ่มสร้างพื้นฐาน และผู้ปฏิบัติงานที่ต้องการอ่าน เข้าใจ และปรับใช้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลสมัยใหม่ได้อย่างมีเหตุผล.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1098120612?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-science-from-scratch-ultimate-guide-to-master/id1484352612?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Linear+Algebra+for+Data+Science+Mike+X+Cohen+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Practical-Linear-Algebra-for-Data-Science-Mike-X-Cohen.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1098120612/
#เวกเตอร์และเมทริกซ์ #ความเป็นอิสระเชิงเส้นและอันดับ #การแยกเมทริกซ์แบบLUและQR #การแยกค่าเอกฐาน #กำลังสองน้อยที่สุดและองค์ประกอบหลัก #PracticalLinearAlgebraforDataScience
หนังสือ Practical Linear Algebra for Data Science: From Core Concepts to Applications Using Python ของ Mike X Cohen เป็นคู่มือคณิตศาสตร์เชิงประยุกต์ สำหรับผู้อ่านที่ต้องใช้พีชคณิตเชิงเส้นกับงานคำนวณและข้อมูล เนื้อหาไม่ได้วางตัวเป็นตำราพิสูจน์ทฤษฎีอย่างเคร่งครัด แต่เชื่อมความหมายทางคณิตศาสตร์ของเวกเตอร์ เมทริกซ์ และการแปลงเชิงเส้น เข้ากับการลงมือคำนวณด้วย Python อย่างต่อเนื่อง เป้าหมายหลักคือทำให้ผู้อ่านเข้าใจว่า อัลกอริทึมจำนวนมากจัดเก็บ แปลง และสรุปข้อมูลอย่างไรในภาษาของเมทริกซ์ หนังสือครอบคลุมตั้งแต่การดำเนินการพื้นฐาน การคูณเมทริกซ์ ความเป็นอิสระเชิงเส้น อันดับ และอินเวอร์ส ไปจนถึงการแยกเมทริกซ์แบบ LU และ QR ค่าเฉพาะ เวกเตอร์เฉพาะ และการแยกค่าเอกฐาน นอกจากนี้ยังนำแนวคิดไปสู่ปัญหาการหาค่าแบบกำลังสองน้อยที่สุด และการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก จึงเหมาะกับทั้งผู้เริ่มสร้างพื้นฐาน และผู้ปฏิบัติงานที่ต้องการอ่าน เข้าใจ และปรับใช้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลสมัยใหม่ได้อย่างมีเหตุผล.
