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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”絕對是王牌。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、用得着。 《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》最後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,博士FRM。勤奮的小鎮做題家,熱愛知識可視化和開源分享。自2022年8月開始,在GitHub上開源“鳶尾花書”學習資源,截至2023年4月,已經分享2000多頁PDF、2000多幅矢量圖、約1000個代碼文件,全球讀者數以萬計。
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