![[Boekrecensie] Practical Linear Algebra for Data Science (Mike X Cohen) Boeksamenvatting.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2585265/c1a-085k3-jpkowwvmu6j-xpu543.jpg)
Show Notes
Practical Linear Algebra for Data Science (Mike X Cohen)
- Amazon Netherlands Store: https://www.amazon.nl/dp/1098120612?tag=9natreedutch-21
- Amazon Belgium Store: https://www.amazon.com.be/dp/1098120612?tag=9natreebelgium-21
- 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
- Lees meer: https://dutch.9natree.com/read/1098120612/
#Matrixvermenigvuldiging #Lineaireonafhankelijkheidenrang #LUenQRdecompositie #Singulierewaardedecompositie #Hoofdcomponentenanalyse #PracticalLinearAlgebraforDataScience
Practical Linear Algebra for Data Science van Mike X Cohen is een praktisch, technisch leerboek over de lineaire algebra achter moderne computerberekeningen. Het richt zich niet op een klassieke, vooral bewijsgerichte behandeling, maar op het begrijpen en uitvoeren van de belangrijkste ideeën met Python. Cohen behandelt vectoren en matrices als bruikbare vormen om gegevens, transformaties en modellen te beschrijven. Daarna bouwt het boek op naar matrixbewerkingen, onafhankelijkheid, rang, inverses en bekende decomposities. Ook legt het verband met toepassingen die voor datawetenschap direct herkenbaar zijn, zoals kleinste-kwadratenmodellen en hoofdcomponentenanalyse. Daarmee bevindt het boek zich tussen een inleidend wiskundeboek en een programmeergerichte gids. De opzet is bedoeld voor studenten en professionals die algoritmen niet alleen willen aanroepen via een bibliotheek, maar ook willen begrijpen wat er onder de motorkap gebeurt. De nadruk op Python maakt de theorie controleerbaar in concrete berekeningen. Dat is relevant voor lezers in data science, machine learning, simulaties en aanverwante technische vakgebieden.
- Amazon Netherlands Store: https://www.amazon.nl/dp/1098120612?tag=9natreedutch-21
- Amazon Belgium Store: https://www.amazon.com.be/dp/1098120612?tag=9natreebelgium-21
- 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
- Lees meer: https://dutch.9natree.com/read/1098120612/
#Matrixvermenigvuldiging #Lineaireonafhankelijkheidenrang #LUenQRdecompositie #Singulierewaardedecompositie #Hoofdcomponentenanalyse #PracticalLinearAlgebraforDataScience
Practical Linear Algebra for Data Science van Mike X Cohen is een praktisch, technisch leerboek over de lineaire algebra achter moderne computerberekeningen. Het richt zich niet op een klassieke, vooral bewijsgerichte behandeling, maar op het begrijpen en uitvoeren van de belangrijkste ideeën met Python. Cohen behandelt vectoren en matrices als bruikbare vormen om gegevens, transformaties en modellen te beschrijven. Daarna bouwt het boek op naar matrixbewerkingen, onafhankelijkheid, rang, inverses en bekende decomposities. Ook legt het verband met toepassingen die voor datawetenschap direct herkenbaar zijn, zoals kleinste-kwadratenmodellen en hoofdcomponentenanalyse. Daarmee bevindt het boek zich tussen een inleidend wiskundeboek en een programmeergerichte gids. De opzet is bedoeld voor studenten en professionals die algoritmen niet alleen willen aanroepen via een bibliotheek, maar ook willen begrijpen wat er onder de motorkap gebeurt. De nadruk op Python maakt de theorie controleerbaar in concrete berekeningen. Dat is relevant voor lezers in data science, machine learning, simulaties en aanverwante technische vakgebieden.
