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數學要素(全彩圖解 + 微課 + Python編程)
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數據科學和機器學習已經深度融合到我們生活的方方面面,而數學正是開啟未來大門的鑰匙。不是所有人生來都握有一副好牌,但是掌握數學+編程+機器學習絕對是最好。這次,學習數學不再是為了考試、分數、升學,而是投資時間、自我實現、面向未來。為了讓大家學數學、用數學,甚至愛上數學,在創作這套書時,作者盡量克服傳統數學教材的各種弊端,讓大家學習時有興趣、看得懂、有思考、更自信、用得著。《數學要素:全彩圖解+微課+Python編程》打破數學板塊的藩籬,將算數、代數、線性代數、幾何、解析幾何、概率統計、微積分、優化方法等板塊有機結合在一起。從加、減、乘、除四則運算講起,主要內容包括:第1、2章講解向量和矩陣的基本運算;第3章講解常用幾何知識;第4章講解代數知識;第5、6兩章介紹坐標系;第7、8、9三章介紹解析幾何;第10章到第14章都是圍繞函數展開;第15章到第19章講解微積分以及優化問題內容;第20、21兩章是概率統計入門;《數學要素:全彩圖解+微課+Python編程》最后四章以線性代數收尾。《數學要素:全彩圖解+微課+Python編程》內容編排上突出圖解+編程+機器學習應用。講解一些特定數學工具時,《數學要素:全彩圖解+微課+Python編程》會穿插介紹其在數據科學和機器學習領域應用場景,讓大家學以致用。《數學要素:全彩圖解+微課+Python編程》雖標榜從加減乘除到機器學習,但是建議讀者至少具備高中數學知識。如果讀者正在學習或曾經學過大學數學(微積分、線性代數、概率統計),就更容易讀了。

姜偉生 ·數學 ·14.3萬字

矩陣力量:線性代數全彩圖解+微課+Python編程
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數據科學和機器學習已經深度融合到我們生活的方方面面,而數學正是開啟未來大門的鑰匙。不是所有人生來都握有一副好牌,但是掌握數學+編程+機器學習絕對是最好。這一次,學習數學不再是為了考試、分數、升學,而是投資時間、自我實現、面向未來。為了讓大家學數學、用數學,甚至愛上數學,在創作這套書時,作者盡量克服傳統數學教材的各種弊端,讓大家學習時有興趣、看得懂、有思考、更自信、用得著。鳶尾花書有三大板塊——編程、數學、實踐。數據科學、機器學習的各種算法離不開數學,本冊《矩陣力量》是數學板塊的第2本,主要介紹常用線性代數工具。任何數學工具想要從一元推廣到多元,比如多元微積分、多元統計,都繞不開線性代數。《矩陣力量:線性代數全彩圖解+微課+Python編程》共25章內容,可以歸納為7大板塊:向量、矩陣、向量空間、矩陣分解、微積分、空間幾何、數據。《矩陣力量:線性代數全彩圖解+微課+Python編程》在講解線性代數工具時,會穿插介紹其在數據科學和機器學習領域的應用場景,讓大家學以致用。《矩陣力量:線性代數全彩圖解+微課+Python編程》讀者群包括所有在工作中應用數學的朋友,尤其適用于初級程序員進階,大學本科數學開竅,高級數據分析師,人工智能開發者。

姜偉生 ·數學 ·16.7萬字

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