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数学要素 全彩图解 + 微课 +Python 编程电子书

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,赏心悦目地慢慢走缤纷的数学宇宙。

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作       者:姜伟生

出  版  社:清华大学出版社

出版时间:2023-05-01

字       数:18.5万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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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”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》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;第 15 章到第 19 章讲解微积分以及优化问题内容;第20、21 两章是概率统计门;《数学要素:全彩图解 微课 Python编程》后四章以线性代数收尾。 《数学要素:全彩图解 微课 Python编程》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。 《数学要素:全彩图解 微课 Python编程》虽标榜“从加减乘除到机器学习”,但是建议读者至少具备高中数学知识。如果读者正在学习或曾经学过大学数学 ( 微积分、线性代数、概率统计 ),就更容易读了。<br/>【推荐语】<br/>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,赏心悦目地慢慢走缤纷的数学宇宙。<br/>【作者】<br/>姜伟生  博士 FRM。 勤奋的小镇做题家,热爱知识可视化和源分享。自2022年8月始,在GitHub上源“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。<br/>
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内容简介

Preface前言

Acknowledgement致谢

How to Use the Book使用本书

Introduction绪论 图解+编程+实践+数学板块融合+历史+英文术语

01 Section 01基础

01 All Is Number万物皆数 数字统治万物

02 Multiplication and Division乘除 从九九乘法到矩阵乘法

03 Geometry几何 音乐之美由耳朵来感受,几何之美让眼睛去欣赏

04 Algebra代数 代数不过是公式化的几何

02 Section 02坐标系

05 Cartesian Coordinate System笛卡儿坐标系 几何代数一相逢,便胜却人间无数

06 Three-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

07 Distance距离 人是万物的尺度

08 Conic Sections圆锥曲线 从解密天体运行,到探索星辰大海

09 Dive 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

10 Functions Meet Coordinate Systems函数 从几何图形角度探究

11 Algebraic Functions代数函数 自变量有限次加、减、乘、除、有理指数幂和开方

12 Transcendental Functions超越函数 超出代数函数范围的函数

13 Bivariate Functions二元函数 从三维几何图形角度理解

14 Sequences数列 也是一种特殊函数

05 Section 05微积分

15 Limit and Derivative极限和导数 函数切线斜率,即变化率

16 Partial Derivative偏导数 只对多元函数一个变量求导,其他变量保持定值

17 Differential微分 微分是线性近似

18 Fundamentals of Integral积分 源自于求面积、体积等数学问题

19 Fundamentals of Optimization优化入门 在一定区域内,寻找山峰、山谷

06 Section 06概率统计

20 Fundamentals of Probability概率入门 从杨辉三角到古典概率模型

21 Fundamentals of Statistics统计入门 以鸢尾花数据为例

07 Section 07线性代数

22 Vectors Meet Coordinate Systems向量 向量遇见坐标系

23 Fundamentals of Linear Algebra鸡兔同笼1 之从《孙子算经》到线性代数

24 A Story of OLS Linear Regression鸡兔同笼2 之线性回归风暴

25 Probability Meets Linear Algebra鸡兔同笼3 鸡兔互变之马尔科夫奇妙夜

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