程序員的數學3+2+1 綫性代數+概率統計 機器學習數學算法程序設計教材書 算(3) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[日] 平岡和幸，[日] 堀玄著盧曉南譯 著

圖書標籤:

• 程序員
• 數學
• 綫性代數
• 概率統計
• 機器學習
• 算法
• 程序設計
• 教材
• 算3
• 高等教育

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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115417749

商品編碼：10435620860

齣版時間：2016-03-01

作  者:(日)平岡和幸,(日)堀玄 著；盧曉南 譯 等 定  價:207 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2016年03月01日 頁  數:355 裝  幀:平裝 ISBN:9787115417749 《程序員的數學(2)(概率統計)》

　　暢銷書《程序員的數學》第2彈！
　　機器學習、數據挖掘、模式識彆推薦基礎知識
　　從入門到應用，結閤大量實例和263張圖錶
　　1. 圖文直觀
　　穿插大量有趣的實例和263張圖錶
　　2. 通俗易懂
　　藉助高中數學知識解釋各類概率統計問題
　　3. 角度新穎
　　獨特的編排思路，巧妙闡述瞭概率論與統計學的基本理論
　　4. 內容全麵
　　從入門到應用，係統講解等

●《程序員的數學》
●《程序員的數學(2)(概率統計)》
●《程序員的數學(3)(綫性代數)》
●【注】本套裝以商品標題及實物為準，因倉位不同可能會拆單發貨，如有需要購買前可聯係客服確認後再下單，謝謝！
●

內容簡介

《程序員的數學(2)(概率統計)》
《程序員的數學2：概率統計》沿襲《程序員的數學》平易近人的風格，用通俗的語言和具體的圖錶深入講解程序員必須掌握的各類概率統計知識，例證豐富，講解明晰，且提供瞭大量擴展內容，引導讀者進一步深入學習。
《程序員的數學2：概率統計》涉及隨機變量、貝葉斯公式、離散值和連續值的概率分布、協方差矩陣、多元正態分布、估計與檢驗理論、僞隨機數以及概率論的各類應用，適閤程序設計人員與數學愛好者閱讀，也可作為高中或大學非數學專業學生的概率論入門讀物。
《程序員的數學》
《圖靈程序設計叢書：程序員的數學》麵嚮程序員介紹瞭編程中常用的數學知識，藉以培養初級程序員的數學思維。讀者無需精通編程，也無需精通數學，隻需具備四則運算和乘方等基礎知識，就可以閱讀《程序員的數學》。
書中講解瞭二進製計數法、邏輯、餘數、排列組閤、遞歸、指數爆炸、不可解問等 (日)平岡和幸,(日)堀玄 著；盧曉南 譯 等 《程序員的數學(2)(概率統計)》
平岡和幸，數理工程學博士，對機器學習興趣濃厚。喜歡Ruby，熱愛Scheme。被Common?Lisp吸引，正在潛心研究。
堀玄，數理工程學博士，主要從事腦科學與信號處理領域的研究。喜歡Ruby、、PostScript等語言。正在研究基於統計學理論的語言處理。
陳筱煙，畢業於復旦大學計算機科學與技術係。從大學時期開始接觸Java、程序開發，目前對Web應用及智能手機應用開發很感興趣。譯作有《編程全解》《App，這樣設計纔好賣》《兩周自製腳本語言》等。
《程序員的數學》等

揭秘代碼背後的數字邏輯：從基礎到前沿的數學探索之旅 在信息技術日新月異的今天，編程已成為驅動創新的核心力量。然而，如果我們將目光僅僅停留在代碼的語法和邏輯層麵，就如同仰望一座宏偉建築卻忽視瞭其堅實的地基和精巧的結構設計。真正能讓開發者在技術浪潮中乘風破浪、解決復雜問題的，往往是對其背後數學原理的深刻理解。本書，正是為每一位渴望提升編程內功、探索更深層技術奧秘的開發者量身打造的數學指南。 本書並非一本枯燥的數學理論堆砌，而是以程序設計的實際需求為導嚮，將抽象的數學概念轉化為可操作的編程工具。 我們將帶領讀者，穿越綫性代數的嚴謹世界，感受概率統計的隨機魅力，並最終觸及機器學習領域的核心算法。這不是一份純粹的數學論文，而是一本真正意義上的“程序員的數學”教材，旨在彌閤理論與實踐之間的鴻溝，讓數學成為你手中強大的編程利器。 第一篇：綫性代數——構建數據世界的骨架 在計算機圖形學、數據分析、自然語言處理乃至深度學習的基石中，綫性代數的身影無處不在。矩陣、嚮量、綫性方程組……這些看似抽象的概念，卻是描述和操作大量數據的最有效工具。 嚮量與空間： 我們將從最基本的嚮量概念入手，理解嚮量如何在多維空間中錶示數據點、方嚮和位移。你將學會如何運用嚮量的加減、標量乘法，以及更重要的點積和叉積，來分析數據間的相對位置和投影關係。例如，在圖像處理中，顔色的 RGB 值就可以看作一個三維嚮量；在自然語言處理中，詞語的詞嚮量更是捕捉瞭詞語的語義信息。 矩陣運算： 矩陣，作為嚮量的集閤，是描述綫性變換和數據關係的強大工具。我們將深入探討矩陣的加法、乘法、轉置、逆等基本運算，理解它們在幾何變換（如鏇轉、縮放、平移）、方程組求解以及數據壓縮中的應用。你將能解釋為什麼在計算機圖形學中，通過矩陣乘法可以輕鬆實現三維模型的變換，以及在推薦係統中，用戶-物品評分矩陣如何通過分解揭示潛在的偏好。 綫性方程組與解法： 實際問題往往可以轉化為求解綫性方程組。本書將介紹多種求解綫性方程組的方法，包括高斯消元法、LU 分解等，並分析它們在數值計算中的穩定性和效率。你將理解這些方法如何在電路分析、結構工程以及優化問題中發揮關鍵作用。 特徵值與特徵嚮量： 這是綫性代數中最為精妙的部分之一。特徵值和特徵嚮量揭示瞭綫性變換在特定方嚮上的伸縮特性，它們是理解主成分分析（PCA）、奇異值分解（SVD）等降維和特徵提取技術的核心。你將能運用特徵值分解來分析數據的協方差矩陣，找齣數據的主要變化方嚮，從而實現數據的有效降維和可視化。 嚮量空間與子空間： 進一步，我們將探討嚮量空間、子空間、基、維度等概念，為理解更復雜的數學結構打下基礎。這些概念對於理解綫性迴歸、核方法以及量子計算等領域至關重要。 在編程實踐層麵， 我們將結閤 Python 的 NumPy 庫，通過大量的代碼示例，展示如何用綫性代數的知識解決實際問題。從簡單的嚮量運算，到復雜的矩陣分解，你將親手實現各種算法，直觀感受數學的力量。 第二篇：概率統計——駕馭不確定性的藝術 現實世界充滿瞭不確定性，而概率統計正是我們理解和量化這種不確定性的語言。無論是在數據分析、機器學習模型評估，還是在算法的隨機性設計中，概率統計都扮演著不可或缺的角色。 概率基礎： 我們將從隨機事件、樣本空間、概率的公理化定義開始，逐步深入到條件概率、貝葉斯定理。你將理解為什麼理解條件概率在構建分類器（如樸素貝葉斯）時如此關鍵，以及貝葉斯定理如何更新我們對某個事件的信念。 隨機變量與概率分布： 離散型隨機變量和連續型隨機變量的概念，以及它們對應的概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）。我們將重點介紹幾個常用的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、均勻分布、指數分布、正態分布（高斯分布）等，並分析它們在不同場景下的適用性。例如，泊鬆分布可以用來模擬單位時間內事件發生的次數，而正態分布則在自然界和統計學中無處不在。 期望、方差與協方差： 這些統計量是描述隨機變量“平均水平”、“離散程度”以及“聯閤變化趨勢”的關鍵指標。你將學會如何計算它們的數學期望，理解方差的意義，並掌握協方差和相關係數來衡量兩個隨機變量之間的綫性關係。這對於理解模型性能的穩定性以及特徵間的依賴關係至關重要。 大數定律與中心極限定理： 這是概率論中最具深遠意義的兩個定理。大數定律告訴我們，大量獨立同分布的隨機變量的平均值會逼近其期望值；中心極限定理則指齣，在一定條件下，大量獨立隨機變量的和（或平均值）的分布趨近於正態分布。這兩個定理是統計推斷和機器學習模型收斂性的理論基石。 統計推斷： 從樣本數據推斷總體特徵是統計學的核心任務。我們將介紹參數估計（點估計和區間估計）、假設檢驗等基本方法，讓你學會如何根據有限的樣本信息做齣閤理的推論，並評估這些推論的可信度。這在A/B測試、模型性能評估等場景中非常實用。 在編程實踐層麵， 我們將利用 Python 的 `scipy.stats` 和 `numpy.random` 等庫，演示如何生成隨機數、計算統計量、擬閤概率分布以及執行假設檢驗。你將學會如何使用統計學方法來分析數據集的分布特徵，評估模型的預測誤差，並進行科學的實驗設計。 第三篇：機器學習數學算法——驅動智能的引擎 當綫性代數提供瞭數據結構和操作的骨架，概率統計賦予瞭我們理解和預測不確定性的工具，我們就可以開始構建真正的機器學習模型瞭。本篇將深入探討支撐主流機器學習算法的數學原理。 迴歸算法的數學基礎： 綫性迴歸： 從最小二乘法齣發，理解如何用綫性模型擬閤數據。我們將推導普通最小二乘（OLS）的解，並引入正則化（Lasso, Ridge）的概念，理解它們如何防止模型過擬閤，以及它們在特徵選擇和模型泛化能力提升中的作用。 邏輯迴歸： 學習如何將綫性模型推廣到分類問題，理解 Sigmoid 函數的作用，以及如何使用最大似然估計來訓練邏輯迴歸模型。你將掌握交叉熵損失函數，並理解它在衡量模型預測概率與真實標簽之間的差異。 支持嚮量機（SVM）的幾何與優化： 最大間隔分類器： 理解 SVM 的核心思想——尋找具有最大間隔的超平麵來分離不同類彆的數據。我們將涉及拉格朗日乘子法和對偶問題，理解如何將原始問題轉化為更易於求解的對偶問題。 核技巧： 學習如何通過核函數將低維數據映射到高維空間，從而解決綫性不可分問題。你將理解多項式核、徑嚮基函數（RBF）核等常用核函數的數學原理，並知道如何根據數據特點選擇閤適的核。 決策樹與集成學習的數學邏輯： 信息增益與熵： 理解決策樹如何基於信息增益來選擇最優的劃分特徵，從而構建具有高區分度的模型。 集成學習（Bagging, Boosting）： 探討如何通過組閤多個弱學習器來構建更強大的模型。你將理解 AdaBoost 和 Gradient Boosting 的迭代優化過程，以及它們如何通過加權和序列學習來逐步提升整體性能。 降維技術： 主成分分析（PCA）： 結閤綫性代數中的特徵值和特徵嚮量，深入理解 PCA 的工作原理，如何通過最大化方差來尋找數據的主要組成部分，實現降維和去噪。 奇異值分解（SVD）： SVD 作為一種通用的矩陣分解技術，在降維、推薦係統（如協同過濾）等領域有著廣泛應用。我們將探討 SVD 的數學形式以及它與 PCA 的聯係。 神經網絡與深度學習初步： 感知機與多層感知機： 從最簡單的感知機模型開始，逐步構建多層神經網絡。理解激活函數的種類及其作用。 梯度下降及其變種： 學習如何利用梯度下降來優化神經網絡的損失函數。我們將介紹隨機梯度下降（SGD）、Adam 等優化算法，理解它們在加速模型收斂方麵的優勢。 反嚮傳播算法： 這是訓練深度神經網絡的核心算法。我們將詳細推導反嚮傳播的數學原理，讓你理解誤差如何從輸齣層逐層嚮前傳播，從而更新網絡權重。 在編程實踐層麵， 我們將以 Python 的 Scikit-learn 和 TensorFlow/PyTorch 等框架為載體，實現上述各種機器學習算法。你將親自動手構建和訓練模型，並通過調整參數、評估指標來理解算法的性能和調優策略。 本書特色： 理論與實踐深度結閤： 每一章的數學概念都緊密聯係著實際的編程應用，提供清晰的代碼示例和操作指南。 循序漸進的學習路徑： 從基礎的綫性代數和概率統計，逐步過渡到復雜的機器學習算法，確保讀者能夠建立起紮實的數學功底。 麵嚮程序員的視角： 避免冗長晦澀的數學證明，側重於數學原理如何指導編程實踐，以及如何運用數學工具解決實際問題。 豐富的案例分析： 通過具體的應用場景， ilustrate 數學概念在計算機科學領域的實際價值。 無論你是想深入理解現有算法的原理，還是希望探索更前沿的技術方嚮，本書都將是你不可或缺的助手。讓我們一同踏上這段激動人心的數學探索之旅，用數學的力量，解鎖編程的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這本書我真的期待瞭很久，尤其是它包含瞭綫性代數和概率統計這兩大基礎學科，而且還專門提到瞭機器學習數學算法。作為一個正在轉型做數據分析師的程序員，我深知紮實的數學基礎對於理解和應用算法有多麼重要。市麵上關於機器學習的書籍很多，但很多都直接跳過瞭理論推導，隻給齣結論和代碼實現，這樣學起來總覺得心裏沒底，遇到問題也難以深入。而這本書的命名就讓我看到瞭希望，它暗示瞭會有對這些數學概念的深入講解，並且結閤瞭編程的視角。我特彆關注它在“算(3)”這個部分具體會怎麼處理，是會講解一些具體的計算方法、復雜度分析，還是會深入到數值計算的精度問題？我希望能在這本書裏找到清晰的數學原理與實際編程實現之間的橋梁，能夠理解算法背後的邏輯，而不是僅僅停留在“調包俠”的層麵。我希望這本書的綫性代數部分能夠詳細講解矩陣運算、特徵值與特徵嚮量的幾何意義，以及它們在降維（如PCA）等算法中的應用。概率統計部分，我希望能夠看到關於概率分布、貝葉斯定理、最大似然估計等核心概念的清晰闡述，並且能理解它們如何被用於模型構建和評估。總而言之，我期待這是一本能讓我真正“懂”機器學習背後數學的入門或進階書籍。

評分☆☆☆☆☆

這本《程序員的數學3+2+1》確實是一本非常值得程序員朋友們關注的書。我是一名在工作中經常需要接觸到算法工程師的開發人員，經常在代碼審查或者討論問題的時候，聽到他們提及各種數學概念，比如協方差矩陣、拉普拉斯變換、信息熵等等，但對我來說，這些概念都比較模糊。這本書的題目《程序員的數學3+2+1 綫性代數+概率統計 機器學習數學算法程序設計教材書 算(3)》引起瞭我的注意，它明確指齣瞭核心內容是綫性代數和概率統計，並且與機器學習數學算法緊密結閤。我特彆好奇“算(3)”這個部分的具體內容，它是在強調算法的計算量、計算方法，還是在講授某些特定的計算模型？我希望這本書能夠提供一種更加係統化的學習路徑，能夠幫助我從基礎的數學概念開始，逐步深入到更復雜的機器學習算法中。例如，在綫性代數方麵，我希望它能詳細講解嚮量空間、綫性變換的幾何意義，以及它們與數據降維、特徵提取的關係；在概率統計方麵，我希望能清晰地理解貝葉斯定理的推理過程，以及它在分類算法中的應用，還有一些常見的參數估計方法，例如最大似然估計和最大後驗估計。更重要的是，我期待這本書能夠提供一些實際的代碼示例，將這些數學概念與Python等編程語言中的庫（如NumPy, SciPy, Scikit-learn）結閤起來，幫助我們更好地理解和應用這些算法。

評分☆☆☆☆☆

我是一個業餘的機器學習愛好者，之前斷斷續續地學習過一些機器學習的算法，但總感覺自己的數學基礎不夠紮實，很多時候隻能停留在“知其然，不知其所以然”的階段。偶然看到這本書《程序員的數學3+2+1 綫性代數+概率統計 機器學習數學算法程序設計教材書 算(3)》，被它明確的學習方嚮和內容概括所吸引。我尤其關注它將綫性代數和概率統計與機器學習算法程序設計相結閤的這個點，這正是我目前最需要加強的部分。我希望這本書能夠提供一種由淺入深的學習體驗，能夠從最基本的數學概念講起，然後逐步過渡到在機器學習中的具體應用。例如，在綫性代數方麵，我希望作者能詳細講解矩陣的各種運算，以及這些運算在圖像處理、自然語言處理等領域的應用；在概率統計方麵，我期望它能清晰地闡釋概率分布、期望、方差等概念，並且能讓我理解它們在模型訓練和評估中的作用。我特彆期待“算(3)”這個部分能詳細講解一些常用的機器學習算法背後的數學原理，比如梯度下降、牛頓法等優化算法，以及它們在實際程序中的實現細節。如果這本書能提供一些實際的代碼示例，並且解釋代碼與數學原理之間的對應關係，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛入手瞭這本《程序員的數學3+2+1》，主要是衝著它的“綫性代數+概率統計 機器學習數學算法程序設計”這個副標題來的。說實話，我之前學過一些數學，但感覺零散，跟實際應用脫節。這本書的命名就非常有吸引力，“3+2+1”這個結構讓我很好奇，是代錶三個核心部分，兩個輔助，一個總結？還是其他什麼含義？我目前纔剛翻到綫性代數部分，感覺作者的講解方式很適閤程序員的思維。他沒有上來就講一大堆抽象的公式，而是嘗試用一些編程中常見的例子來解釋概念，比如矩陣在圖像處理、嚮量在數據錶示上的作用。這一點我非常欣賞，感覺學習起來沒有那麼枯燥。我特彆期待後麵關於概率統計的部分，因為在機器學習中，理解數據的分布、模型的不確定性以及如何進行統計推斷至關重要。這本書有沒有在概率統計部分講解一些常見的分布，比如正態分布、伯努利分布，以及它們在模型中的應用？我希望它能像講解綫性代數一樣，用通俗易懂的方式解釋這些概念，並且能結閤一些代碼片段展示如何用Python等語言來實現這些統計計算。另外，“算法程序設計教材書”這個定位也很吸引人，意味著它不隻是講理論，還會教我們如何把這些數學知識轉化為實際的程序。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在校大學生，正在攻讀計算機科學專業，同時對人工智能和機器學習領域充滿瞭濃厚的興趣。在學習過程中，我發現數學基礎，尤其是綫性代數和概率統計，是理解許多高級算法的關鍵。偶然間我看到瞭《程序員的數學3+2+1 綫性代數+概率統計 機器學習數學算法程序設計教材書 算(3)》這本書，它的名字和內容定位非常符閤我的學習需求。我特彆好奇“3+2+1”這個結構所代錶的意義，它是否意味著將復雜的數學概念分解成更易於理解的部分？我希望這本書能夠係統地介紹綫性代數中的核心概念，比如嚮量、矩陣、綫性方程組、特徵值和特徵嚮量，並解釋它們在數據錶示、特徵提取和降維等機器學習任務中的應用。同時，我也期望它能在概率統計方麵，深入講解概率的基本原理、常見的概率分布、統計推斷方法，以及它們在分類、迴歸和模型評估等方麵的作用。最讓我期待的是“機器學習數學算法程序設計教材書”這個定位，這意味著它不僅會講解理論，還會指導我們如何將這些數學知識轉化為實際的編程實現，並可能包含一些具體的代碼示例，幫助我們更好地掌握算法的設計和實現。我希望這本書能夠成為我通往機器學習領域的一塊堅實基石。

評分☆☆☆☆☆

不錯的一本書，值得閱讀

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好好學習下！

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不錯的書哦。

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非常好，值得一看

評分☆☆☆☆☆

第一本講的太基礎，後兩本挺好，都是要用的高級東西。講的非常適閤程序員看。

評分☆☆☆☆☆

第一本講的太基礎，後兩本挺好，都是要用的高級東西。講的非常適閤程序員看。

評分☆☆☆☆☆

看著還不錯，希望能有所收獲

評分☆☆☆☆☆

不錯的一本書，值得閱讀

評分☆☆☆☆☆

好評