Opinie czytelników
Podsumowanie:Książka ta stanowi praktyczne i przystępne wprowadzenie do algebry liniowej, kładąc nacisk na rzeczywiste zastosowania i przykłady związane z nauką o danych i uczeniem maszynowym. Chociaż jest chwalona za przejrzystość, organizację i bogactwo przykładów, niektórzy czytelnicy zauważają brak rygoru i pokrycia niektórych podstawowych tematów, takich jak wartości własne i SVD. Dla tych, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę, dostępne są dobre materiały uzupełniające.
Zalety:⬤ Przejrzysta i praktyczna prezentacja pojęć algebry liniowej.
⬤ Liczne przykłady i zastosowania w świecie rzeczywistym, zwłaszcza w nauce o danych i uczeniu maszynowym.
⬤ Przystępny dla początkujących i nie wymaga wcześniejszego doświadczenia.
⬤ Wysokiej jakości druk i dostępność dodatkowych zasobów online w językach Julia i Python.
⬤ Dobra do samodzielnej nauki i zapewnia solidne wprowadzenie do stosowanej algebry liniowej.
Wady:⬤ Brak rygoru i głębi w koncepcjach teoretycznych w porównaniu do bardziej tradycyjnych tekstów z zakresu algebry liniowej.
⬤ Nie obejmuje ważnych tematów, takich jak wartości własne i faktoryzacja SVD.
⬤ Styl pisania może być skomplikowany i trudny dla osób uczących się samodzielnie, co prowadzi do nieporozumień.
⬤ Brak rozwiązań do ćwiczeń, co sprawia, że nie nadaje się do samodzielnej nauki.
(na podstawie 21 opinii czytelników)
Oryginalny tytuł:
Introduction to Applied Linear Algebra
Zawartość książki:
Ten przełomowy podręcznik łączy proste wyjaśnienia z bogactwem praktycznych przykładów, oferując innowacyjne podejście do nauczania algebry liniowej. Nie wymaga wcześniejszej znajomości tematu, obejmuje aspekty algebry liniowej - wektory, macierze i najmniejsze kwadraty - które są potrzebne w zastosowaniach inżynieryjnych, omawiając przykłady z zakresu nauki o danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, przetwarzania sygnałów i obrazów, tomografii, nawigacji, sterowania i finansów.
Liczne ćwiczenia praktyczne pozwalają studentom sprawdzić swoje zrozumienie i przełożyć wiedzę na rozwiązywanie rzeczywistych problemów, a slajdy z wykładów, dodatkowe ćwiczenia obliczeniowe w programach Julia i MATLAB oraz zestawy danych towarzyszą książce online pod adresem https: //web. stanford.
edu/ boyd/vmls/. Nadaje się zarówno do kursów trwających jeden semestr, jak i jeden kwartał, a także do samodzielnej nauki, ten samodzielny tekst zapewnia początkującym studentom podstawy, których potrzebują, aby przejść do bardziej zaawansowanych studiów.
