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数学要素(全彩图解+微课+Python编程)
数理科学与化学

数学要素(全彩图解+微课+Python编程)

姜伟生

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作品简介

数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面,而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌,但是掌握“数学编程机器学习”绝对是王牌。这次,学习数学不再是为了考试、分数、升学,而是投资时间、自我实现、面向未来。

本书打破数学板块的藩篱,将算数、代数、线性代数、几何、解析几何、概率统计、微积分、优化方法等板块有机结合在一起。从加、减、乘、除四则运算讲起。

本书内容编排上突出“图解编程机器学习应用”。讲解一些特定数学工具时,书中会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域应用场景,让大家学以致用。

出版时间2023-06-01
共 37 章
内容简介试读
Preface前言试读
Acknowledgement试读
How to Use the Book试读
Introduction绪论图解+编程+实践+数学板块融合+历史+英文术语试读
01 Section 01基础试读
01All Is Number万物皆数数字统治万物试读
02Multiplication and Division乘除从九九乘法到矩阵乘法
03Geometry几何音乐之美由耳朵来感受,几何之美让眼睛去欣赏
04Algebra代数代数不过是公式化的几何
02 Section 02坐标系
05Cartesian Coordinate System笛卡儿坐标系几何代数一相逢,便胜却人间无数
06Three-Dimensional Coordinate System三维坐标系平面直角坐标系上升起一根竖轴
03 Section 03解析几何
07Distance距离人是万物的尺度
08Conic Sections圆锥曲线从解密天体运行,到探索星辰大海
09Dive into Conic Sections深入圆锥曲线探寻和数据科学、机器学习之间联系
04 Section 04函数
10Functions Meet Coordinate Systems函数从几何图形角度探究
11Algebraic Functions代数函数自变量有限次加、减、乘、除、有理指数幂和开方
12Transcendental Functions超越函数超出代数函数范围的函数
13Bivariate Functions二元函数从三维几何图形角度理解
14Sequences数列也是一种特殊函数
05 Section 05微积分
15Limit and Derivative极限和导数函数切线斜率,即变化率
16Partial Derivative偏导数只对多元函数一个变量求导,其他变量保持定值
17Differential微分微分是线性近似
18Fundamentals of Integral积分源自于求面积、体积等数学问题
19Fundamentals of Optimization在一定区域内,寻找山峰、山谷
06概率统计
20Fundamentals of Probability从杨辉三角到古典概率模型
21Fundamentals of Statistics统计入门以鸢尾花数据为例
07 Section 07线性代数
22Vectors Meet Coordinate Systems
23Fundamentals of Linear Algebra鸡兔同笼1之从《孙子算经》到线性代数
24A Story of OLS Linear Regression鸡兔同笼2之线性回归风暴
25Probability Meets Linear Algebra鸡兔同笼3鸡兔互变之马尔科夫奇妙夜

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