Py学习  »  机器学习算法

从加减乘除到机器学习:Github/知乎数学可视化大神全角度拆解“数学要素”

PaperWeekly • 1 年前 • 151 次点击  


姜伟生 著

清华大学出版社 2023-05-01
ISBN: 9787302628507 定价: 238.00 元


新书推荐

🌟今日福利



关于本书



这是一套前所未见的数学书,更是一套具备极高颜值的书。姜伟生博士自谦“小镇做题家”,实际上他是国际著名金融企业的金融科技专家。很难想象一位以“术数”为业的金融家具备如此彻底的分享动机,同时,姜博士有着卓越的艺术品位和设计能力,不仅承担了这套书的精深内容,更承担了全系图书的整体设计。希望读者从枯燥的常规数学书中解脱出来,赏心悦目地慢慢走入缤纷的数学宇宙。 


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。为了让大家学数学、用数学,甚至爱上数学, 在创作这套书时,作者尽量克服传统数学教材的各种弊端,让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 


《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python编程》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,主要内容包括:第 1、2 章讲解向量和矩阵的基本运算;第 3 章讲解常用几何知识;第 4 章讲解代数知识;第 5、6 两章介绍坐标系;第 7、8、9 三章介绍解析几何;第 10 章到第 14 章都是围绕函数展开;第 15 章到第 19 章讲解微积分以及优化问题内容;第20、21 两章是概率统计入门;《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python编程》最后四章以线性代数收尾。 


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,《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python编程》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。



关于作者



姜伟生  博士 FRM。勤奋的小镇做题家,热爱知识可视化和开源分享。自2022年8月开始,在GitHub上开源“鸢尾花书”学习资源,截至2023年4月,已经分享2000多页PDF、2000多幅矢量图、约1000个代码文件,全球读者数以万计。




 




PaperWeekly携手清华大学出版社送书啦!

点击下方名片关注「AI 求职」

在后台回复暗号“数学”

即可参与赢取这本数学领域重磅新书

奖品数量共计 10 份!

活动截止时间为 6 月 5 日 09:00


🔍

现在,在「知乎」也能找到我们了
进入知乎首页搜索「PaperWeekly」
点击「关注」订阅我们的专栏吧


·
·
·
·


Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/155773
 
151 次点击