Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre propose une introduction pratique et accessible à l'algèbre linéaire, en mettant l'accent sur les applications du monde réel et les exemples pertinents pour la science des données et l'apprentissage automatique. Bien qu'il soit loué pour sa clarté, son organisation et la richesse de ses exemples, certains lecteurs notent son manque de rigueur et de couverture de certains sujets fondamentaux tels que les valeurs propres et la SVD. De bonnes ressources complémentaires sont disponibles pour ceux qui recherchent plus de profondeur.
Avantages:⬤ Présentation claire et pratique des concepts d'algèbre linéaire.
⬤ Nombreux exemples et applications du monde réel, en particulier dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique.
⬤ Accessible aux débutants et ne nécessitant aucune expérience préalable.
⬤ Impression de haute qualité et disponibilité de ressources supplémentaires en ligne en Julia et Python.
⬤ Bon pour l'auto-apprentissage et fournit une solide introduction à l'algèbre linéaire appliquée.
⬤ Manque de rigueur et de profondeur dans les concepts théoriques par rapport aux textes d'algèbre linéaire plus traditionnels.
⬤ Ne couvre pas des sujets importants tels que les valeurs propres et la factorisation SVD.
⬤ Le style d'écriture peut être complexe et difficile pour les autodidactes, ce qui peut prêter à confusion.
⬤ Aucune solution n'est fournie pour les exercices, ce qui le rend moins adapté à l'étude indépendante.
(basé sur 21 avis de lecteurs)
Titre original :
Introduction to Applied Linear Algebra
Contenu du livre :
Ce manuel innovant associe des explications simples à une multitude d'exemples pratiques pour offrir une approche novatrice de l'enseignement de l'algèbre linéaire. Ne nécessitant aucune connaissance préalable du sujet, il couvre les aspects de l'algèbre linéaire - vecteurs, matrices et moindres carrés - qui sont nécessaires pour les applications d'ingénierie, en discutant des exemples à travers la science des données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, le traitement du signal et de l'image, la tomographie, la navigation, le contrôle et la finance.
Les nombreux exercices pratiques permettent aux étudiants de tester leur compréhension et de traduire leurs connaissances en résolvant des problèmes du monde réel, avec des diapositives de cours, des exercices de calcul supplémentaires dans Julia et MATLAB, et des ensembles de données accompagnant le livre en ligne à https : //web. stanford.
edu/ boyd/vmls/. Adapté aux cours d'un semestre ou d'un trimestre, ainsi qu'à l'auto-apprentissage, ce texte autonome fournit aux étudiants débutants les bases dont ils ont besoin pour passer à un niveau d'étude plus avancé.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781316518960 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2018 |
| Nombre de pages : | 474 |
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