現貨包郵程序員的數學1+2+3 數學思維+概率統計+綫性代數（套裝共3冊） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 程序員
• 數學
• 數學思維
• 概率統計
• 綫性代數
• 編程
• 算法
• 計算機
• 教材
• 技術

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115293688

商品編碼：10642388610

産品尺碼錶 單位（cm）

尺碼	胸圍	肩寬	袖長	衣長
M	104	44	82	55
L	108	45	83	56
XL	112	46	84	57
XXL	116	47	85	58

備注信息：以上尺碼為手工測量，可能會有1-3cm誤差，實際以實物為準

《程序員的數學》係列（套裝共3冊）：數學思維、概率統計、綫性代數 洞悉代碼背後的數學世界，賦能高效編程與問題解決 在日益復雜的軟件開發領域，紮實的數學基礎不再是可有可無的加分項，而是支撐起高屋建瓴的架構設計、精確的問題分析與創新算法實現的基石。本書係《程序員的數學》（套裝共3冊），精心選取瞭對程序員至關重要的三大數學分支——數學思維、概率統計與綫性代數，旨在為廣大開發者提供一套係統、深入且實用的數學學習指南。我們力求剝離純粹的學術枯燥，直擊編程實踐中的核心需求，讓讀者在理解數學概念的同時，更能體會到它們如何驅動著現代技術的革新。 第一冊：數學思維——解鎖邏輯與抽象的思維利器 本冊將帶領讀者踏上“數學思維”的探索之旅。這並非是一係列枯燥的公式推導，而是關於如何用數學的視角來審視問題、構建模型、進行推理與論證。我們將從基礎的邏輯學齣發，深入理解命題、推理、集閤等基本概念，學習如何嚴謹地錶達思想、辨彆謬誤。隨後，我們將引入離散數學的核心元素，包括圖論、組閤數學等。 在圖論部分，讀者將學習到如何用圖來錶示各種關係，例如網絡結構、數據依賴、狀態轉換等，並掌握最短路徑算法、最小生成樹算法等經典圖算法的應用場景。這些概念在網絡編程、數據庫設計、編譯器構建等方麵有著廣泛的應用。 組閤數學將教會我們如何計數，如何在有限的集閤中組閤、排列元素，例如在設計高效的算法時，常常需要估算操作次數，優化搜索空間，此時組閤數學的工具就顯得尤為重要。我們將探討排列、組閤、二項式定理等，並展示它們在算法復雜度分析、數據結構設計中的巧妙運用。 此外，本冊還將觸及一些抽象代數的概念，如群、環、域等，雖然不進行深入的理論推導，但會強調其在理解某些數據結構（如哈希錶）和密碼學原理方麵的啓示意義。通過學習本冊，讀者將能夠提升邏輯思維的嚴謹性，培養抽象概括的能力，學會用更優化的方式來思考和解決編程中的挑戰。 第二冊：概率統計——駕馭不確定性，洞察數據規律 在數據爆炸的時代，概率統計已經成為理解和利用海量信息不可或缺的工具。本冊將聚焦於概率統計在編程中的應用，幫助讀者理解隨機性，量化不確定性，並從中挖掘有價值的洞察。 我們將從概率論的基礎開始，介紹概率的基本概念、條件概率、獨立事件，並深入講解重要的概率分布，如伯努利分布、二項分布、泊鬆分布、正態分布等。理解這些分布的特性，對於模擬隨機過程、進行風險評估、設計概率性算法（如濛特卡洛方法）至關重要。 隨後，我們將進入統計推斷的部分。讀者將學習如何從樣本數據中估計總體參數，如何進行假設檢驗，如何構建置信區間。這些技能在數據分析、機器學習模型評估、A/B測試等場景中扮演著核心角色。我們將探討參數估計方法，如矩估計和最大似然估計，並介紹常用的統計檢驗方法，如t檢驗、卡方檢驗等。 本冊還將重點介紹貝葉斯統計的思想，它提供瞭一種更新信念的強大框架，在機器學習的許多領域，如樸素貝葉斯分類器、馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法中都有著核心地位。我們將講解貝葉斯定理，以及如何將其應用於實際問題。 通過本冊的學習，讀者將能夠更自信地處理帶有隨機性的問題，例如在開發遊戲時模擬角色行為，在金融領域進行風險建模，在用戶行為分析中識彆模式，或者在係統性能優化時評估概率性因素的影響。 第三冊：綫性代數——掌握高維數據與變換的語言 綫性代數是處理多維數據和綫性變換的數學語言，在現代計算機科學的幾乎所有前沿領域都扮演著核心角色，從圖形學、機器學習到數據科學、量子計算，無不與綫性代數緊密相連。本冊將係統講解綫性代數的核心概念及其在編程中的實際應用。 我們將從嚮量和嚮量空間開始，理解嚮量的幾何意義和代數運算，以及嚮量空間的基本性質。隨後，我們將深入矩陣及其運算，包括矩陣的加減法、乘法、轉置、逆矩陣等。矩陣運算是處理多維數據和進行綫性變換的基礎。 本冊將重點講解綫性方程組的求解，以及矩陣的秩、行列式、特徵值與特徵嚮量等重要概念。我們將詳細闡述高斯消元法、 LU分解等求解綫性方程組的經典算法，並解釋特徵值和特徵嚮量在數據降維（如PCA）、係統穩定性分析、 PageRank算法等中的關鍵作用。 此外，我們還將探討綫性變換，理解矩陣如何代錶一種空間變換，例如鏇轉、縮放、投影等。這將直接幫助讀者理解圖形渲染、圖像處理中的變換原理。 在本冊的最後，我們將介紹一些更高級的主題，如內積空間、正交性、奇異值分解（SVD）等。SVD作為一種強大的矩陣分解技術，在推薦係統、自然語言處理、圖像壓縮等領域有著極其廣泛的應用。 通過本冊的學習，讀者將能夠理解並操作高維數據，掌握數據變換的原理，為從事機器學習、計算機視覺、數據挖掘、遊戲開發等領域的開發者打下堅實的數學基礎，並能更有效地利用現有庫和工具（如NumPy, SciPy, TensorFlow, PyTorch等）來解決實際問題。 《程序員的數學》係列（套裝共3冊）的獨特價值： 實踐導嚮，聚焦應用： 我們避免純粹的理論堆砌，而是緊密結閤程序員在實際工作場景中遇到的問題，講解數學概念如何轉化為解決問題的工具。 循序漸進，易於理解： 從基礎概念到核心應用，內容安排邏輯清晰，語言通俗易懂，即便數學基礎薄弱的讀者也能逐步掌握。 全麵覆蓋，係統學習： 涵蓋瞭對現代軟件開發至關重要的三大數學領域，為讀者提供瞭一個全麵而深入的學習路徑。 貫穿始終，賦能創新： 學習本書係不僅是為瞭解決眼前的編程難題，更是為瞭培養一種數學驅動的解決問題的思維模式，為未來的技術創新奠定基礎。 無論您是初入代碼世界的菜鳥，還是經驗豐富的資深工程師，亦或是對算法、數據科學充滿熱情的學生，這套《程序員的數學》都將是您提升專業能力、拓展技術視野的寶貴財富。立即開啓這段數學與編程的奇妙旅程，用數學的力量武裝您的代碼！

評分☆☆☆☆☆

深入：在我看來，《程序員的數學》這套書真正厲害的地方在於它的“由淺入深”和“實操導嚮”。我最近在啃第二本《概率統計》，這塊內容對我來說一直是模糊不清的。但書裏的講解，從最基礎的概率概念，到隨機變量、概率分布，再到期望、方差，都是循序漸進的。最讓我驚喜的是，它不僅僅是理論的堆砌，而是結閤瞭很多程序員會遇到的場景，比如用戶行為分析、A/B測試的統計意義、機器學習模型的評估指標等等。書中還穿插瞭一些代碼示例，雖然不是完整的實現，但能讓你大概瞭解如何用代碼去實現一些統計計算。這一點對於我這種動手能力比理論強的開發者來說，簡直是福音。讀這本書，我感覺自己不再是孤立地學習數學知識，而是真的在學習如何運用數學工具來解決我工作中遇到的實際問題，這讓學習過程變得更加有意義和有成就感。

評分☆☆☆☆☆

進階：坦白說，當初選擇這套《程序員的數學》很大程度上是因為它包含瞭《綫性代數》這部分。綫性代數是我當年大學時期的“滑鐵盧”，很多概念都讓我感到頭大。然而，這本《綫性代數》的書，真的給我帶來瞭不小的驚喜。它沒有上來就講嚮量空間、綫性變換這些高大上的東西，而是從嚮量和矩陣的基本運算開始，一步步地講解。書中的例子也很有針對性，比如在圖形學中如何錶示鏇轉和縮放，在機器學習中如何理解特徵嚮量和特徵值。這些都讓我感覺綫性代數不再是抽象的概念，而是具有實際應用價值的工具。雖然我還在學習過程中，但感覺書中的講解方式比我當年學過的任何教材都要清晰易懂，而且邏輯性也很強。我甚至開始覺得，或許我當年也能學好綫性代數，隻是當時沒有遇到這樣好的教材。

評分☆☆☆☆☆

總結：總而言之，這套《程序員的數學》是我近期購書中最滿意的一套。它成功地將枯燥的數學理論與程序員的實際工作需求緊密結閤起來，用生動形象的語言和貼近實際的例子，讓原本令人望而生畏的數學知識變得易於理解和接受。無論你是剛剛踏入編程領域的新手，還是有一定經驗的開發者，想要提升自己的技術深度和解決問題的能力，我都非常推薦你入手這套書。它不僅僅是一套教科書，更像是一位經驗豐富的導師，能夠引導你建立起堅實的數學基礎，從而在技術道路上走得更遠、更穩健。我已經迫不及待地想要繼續深入學習接下來的內容瞭。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套《程序員的數學》已經是上周的事瞭，我一直是個對數學很頭疼的人，尤其是大學那會兒，綫性代數什麼的簡直就是夢魘。但工作以後，發現很多時候處理數據、理解算法，離不開數學基礎。這套書的宣傳語“數學思維+概率統計+綫性代數”聽起來就很有針對性，所以就抱著試試看的心態入手瞭。 開篇：老實說，當初買這套書，我主要看中的是“包郵”和“程序員”這幾個字，感覺聽起來就比較接地氣，不像那些純粹的數學教材那麼枯燥。拿到手後，翻開第一本《數學思維》，裏麵的例子和講解方式確實讓我眼前一亮。不像我當年學的數學，上來就一堆符號和公式，這本書更側重於培養一種解決問題的思路，通過一些生活中的例子來引入數學概念，比如集閤、邏輯推理等等。我覺得這一點對於我們程序員來說太重要瞭，因為很多時候我們需要的不是死記硬背公式，而是理解背後的邏輯和方法。書中對於如何將實際問題抽象成數學模型，以及如何運用數學工具去分析和解決這些問題，都講得比較清楚。雖然我還沒完全看完，但感覺打開瞭一個新世界，讓我對數學不再那麼排斥，甚至有點躍躍欲試瞭。

評分☆☆☆☆☆

反思：閱讀這套《程序員的數學》的過程，讓我在很多方麵都受到瞭啓發。我發現，很多我們平時在工作中遇到的問題，如果能夠用數學的視角去審視，往往能找到更簡潔、更有效的解決方案。比如，在做一些算法優化或者數據處理的時候，如果對概率統計或者綫性代數有更深的理解，就能少走很多彎路。這本書不僅僅是教會你“怎麼做”，更是讓你理解“為什麼這麼做”。它培養的是一種思維模式，一種嚴謹的、邏輯化的分析能力。我越來越體會到，數學不僅僅是學科，更是一種思考工具，一種看待世界和解決問題的方式。現在，我甚至開始主動去思考，我工作中的哪些環節，可以藉助數學知識來提升效率和質量。

評分☆☆☆☆☆

好書，之前1看的是電子版，這次補票瞭

評分☆☆☆☆☆

評價有點遲瞭，貨很好，絕對正版圖書，質量非常棒，下次還來買。

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，而且內容很吸引人

評分☆☆☆☆☆

書挺好的，貼閤實際，看起來也不費力

評分☆☆☆☆☆

閑暇時翻翻 ，淺顯易懂

評分☆☆☆☆☆

恩

評分☆☆☆☆☆

書很好，買瞭不少

評分☆☆☆☆☆

速度快，書質量不錯

評分☆☆☆☆☆

可以