Dekomposisi Matriks dan Penerapannya pada Machine Learning

Sinopsis

Dekomposisi matriks adalah teknik yang sangat penting dalam aljabar linear dan memiliki banyak aplikasi dalam berbagai bidang, termasuk machine learning. Dalam buku ini, kami membahas berbagai metode dekomposisi matriks seperti QR, LU, Schur, Cholesky, dan Singular Value Decomposition (SVD), serta bagaimana teknik-teknik ini digunakan untuk menyelesaikan berbagai masalah dalam
machine learning, seperti regresi, pengurangan dimensi, dan pengelompokan data.