程序员数学 用Python学透线性代数和微积分
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作者(美)保罗·奥兰德
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115576491
出版时间2021-12
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数536页
字数862千字
定价129.8元
货号SC:9787115576491
上书时间2024-11-29
商品详情
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主编推荐:
1.500余幅图片，本书以图文结合的方式帮助你用Python代码解决程序设计中的数学问题。
2.300余个练习，通过边学边练，你会发现线性代数和微积分的重要概念跃然纸上、印在脑中。
3.提供配套源代码和本书彩色图片下载。
数学拥有无穷的力量。它既帮助游戏开发工程师建模物理世界，也帮助量化金融分析师赚取利润，还帮助音频处理工程师制作音乐。在数据科学和机器学习领域，数学知识更是不可或缺的。
有人热爱数学，将它比作诗歌，为之着迷一生；有人很难领会数学的妙处，受困于“数学焦虑症”。本书正是为了帮助程序员消除这种焦虑，用自己熟悉的工具，即代码，重新发现数学之美。
√ 向量几何和计算机图形
√ 矩阵和线性变换
√ 微积分的核心概念
√ 仿真和优化
√ 图像处理和音频处理
√ 用于回归和分类的机器学习算法
“这本书循序渐进地介绍了程序员应该掌握的有用的数学概念。”
——Christopher Haupt，Swoogo公司工程副总裁
“这本书严谨而简明地概述了对现代编程起支撑作用的数学知识。”
——Dan Sheikh，BCG Digital Ventures公司工程师
“实用、引人入胜。推荐所有程序员阅读。”
——Vincent Zhu，RethinkXSocial网站联合创始人兼CTO
“这本书为需要提高数学技能的程序员建造了一座桥梁，使数学不再那么神秘、那么难以理解。”
——Robert Walsh，Excalibur Solutions公司总裁
内容简介:
代码和数学是相知相惜的好伙伴，它们基于共同的理性思维，数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过Python代码和200多个小项目，读者将掌握二维向量、三维向量、矩阵变换、线性方程、微积分、线性回归、logistic回归、梯度下降等知识。
目录:
第1章通过代码学数学1
1．1使用数学和软件解决商业问题2
1．1．1预测金融市场走势2
1．1．2寻找优质交易4
1．1．3构建三维图形和动画6
1．1．4对物理世界建模8
1．2如何高效学习数学9
1．2．1Jane想学习数学9
1．2．2在数学课本中苦苦挣扎10
1．3用上你训练有素的左脑11
1．3．1使用正式的语言11
1．3．2构建你自己的计算器12
1．3．3用函数建立抽象概念13
1．4小结14
第一部分向量和图形
第2章二维向量绘图16
2．1二维向量绘图16
2．1．1如何表示二维向量18
2．1．2用Python绘制二维图形20
2．1．3练习23
2．2平面向量运算25
2．2．1向量的分量和长度28
2．2．2向量与数相乘29
2．2．3减法、位移和距离31
2．2．4练习34
2．3平面上的角度和三角学41
2．3．1从角度到分量42
2．3．2Python中的三角学和弧度46
2．3．3从分量到角度47
2．3．4练习50
2．4向量集合的变换57
2．4．1组合向量变换59
2．4．2练习60
2．5用Matplotlib绘图61
2．6小结62
第3章上升到三维世界63
3．1在三维空间中绘制向量64
3．1．1用坐标表示三维向量66
3．1．2用Python进行三维绘图66
3．
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