Jacobs. The book "Mathematics for Data Science Linear Algebra with Matlab" by Steve H. Jacobs provides a comprehensive introduction to linear algebra and its applications in data science using MATLAB. The book covers topics such as vector spaces, linear transformations, eigenvalues and eigenvectors, diagonalization, and singular value decomposition. It also discusses the use of these concepts in machine learning, computer vision, and other areas of data science. The author emphasizes the importance of understanding the underlying mathematical principles of data science techniques and provides practical examples and exercises to help readers apply their knowledge. The book begins by introducing the concept of vectors and vector operations, including dot products, cross products, and norms. It then moves on to cover linear transformations and matrices, including matrix multiplication, inverse matrices, and determinants. The author also discusses the concept of eigenvalues and eigenvectors, which are used to diagonalize matrices and solve systems of linear equations. One of the key themes of the book is the idea that linear algebra is essential for data science, as it provides the mathematical foundation for many of the techniques used in the field. The author argues that without a solid understanding of linear algebra, it is impossible to fully understand the underlying principles of data science. He also emphasizes the importance of using MATLAB to perform computations and visualize results, as it is a powerful tool for working with matrices and vectors.

Jacobs. В книге «Mathematics for Data Science Linear Algebra with Matlab» Стива Х. Джейкобса (Steve H. Jacobs) представлено всестороннее введение в линейную алгебру и её приложения в науке о данных с использованием MATLAB. Книга охватывает такие темы, как векторные пространства, линейные преобразования, собственные значения и собственные векторы, диагонализация и декомпозиция сингулярных значений. Также обсуждается использование этих понятий в машинном обучении, компьютерном зрении и других областях науки о данных. Автор подчеркивает важность понимания основных математических принципов методов науки о данных и приводит практические примеры и упражнения, чтобы помочь читателям применить свои знания. Книга начинается с введения понятия векторов и векторных операций, включая скалярные произведения, перекрестные произведения и нормы. Затем он переходит к линейным преобразованиям и матрицам, включая умножение матриц, обратные матрицы и детерминанты. Автор также обсуждает понятие собственных значений и собственных векторов, которые используются для диагонализации матриц и решения систем линейных уравнений. Одной из ключевых тем книги является идея о том, что линейная алгебра имеет важное значение для науки о данных, поскольку она обеспечивает математическую основу для многих методов, используемых в этой области. Автор утверждает, что без твердого понимания линейной алгебры невозможно полностью понять основополагающие принципы науки о данных. Он также подчеркивает важность использования MATLAB для выполнения вычислений и визуализации результатов, так как это мощный инструмент для работы с матрицами и векторами.

''