具体描述
◎ 著者简介
保罗·奥兰德（Paul Orland），硅谷创业公司Tachyus的联合创始人兼CEO，拥有耶鲁大学数学学士学位和华盛顿大学物理学硕士学位，曾任微软公司软件开发工程师，近10年来一直致力于使用数学和函数式编程来优化能源生产。
◎ 译者简介
百度KFive，KFive是百度App大前端团队，成员涵盖PC端和手机百度的大前端研发者。在业务支持之外，KFive研究的技术方向还包括前端基础架构、跨端开发、Node.js、端智能和前端智能化等，并且积累了丰富的产出。KFive的名称不仅来源于起初的办公地点在百度科技园五号楼，更体现了其对软件开发的理解，即“五Key”：Key1者，精益求精；Key2者，大巧不工；Key3者，独运匠心；Key4者，百炼千锤；Key5者，善始善终。
数学拥有无穷的力量。它既帮助游戏开发工程师建模物理世界，也帮助量化金融分析师赚取利润，还帮助音频处理工程师制作音乐。在数据科学和机器学习领域，数学知识更是不可或缺的。
有人热爱数学，将它比作诗歌，为之着迷一生；有人很难领会数学的妙处，受困于“数学焦虑症”。本书正是为了帮助程序员消除这种焦虑，用自己熟悉的工具，即代码，重新发现数学之美。
◎ 编辑推荐
本书以图文结合的方式帮助你用Python代码解决程序设计中的数学问题。通过边学边练，你会发现线性代数和微积分的重要概念跃然纸上、印在脑中。
◇ 向量几何和计算机图形
◇ 矩阵和线性变换
◇ 微积分的核心概念
◇ 仿真和优化
◇ 图像处理和音频处理
◇ 用于回归和分类的机器学习算法
◎ 内容简介
代码和数学是相知相惜的好伙伴，它们基于共同的理性思维，数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。
本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过Python代码和300多个练习，读者将掌握二维向量、三维向量、矩阵变换、线性方程、微积分、线性回归、逻辑回归、梯度下降等。
◎ 名人推荐
“这本书循序渐进地介绍了程序员应该掌握的有用的数学概念。”
——Christopher Haupt，Swoogo公司工程副总裁
“这本书严谨而简明地概述了对现代编程起支撑作用的数学知识。”
——Dan Sheikh，BCG Digital Ventures公司工程师
“实用、引人入胜。推荐所有程序员阅读。”
——Vincent Zhu，RethinkXSocial网站联合创始人兼CTO
“这本书为需要提高数学技能的程序员建造了一座桥梁，使数学不再那么神秘、那么难以理解。”
——Robert Walsh，Excalibur Solutions公司总裁
用户评价
##很好，作者的例子简单易懂，很适合 python 和 机器学习初学者
评分##跟结城浩的相比，这本书更“程序员一些”
评分##很不错，例子都简单明了，很有意思！
评分##最后一部分还没看，先不提该书翻译的一些小问题不断，这本书可能并不适合想真正学数学的人，标题党太严重，实际上原文副标题叫：3d Graphics, machine learning and simulations，不知道怎么翻译成线性代数和微积分（虽然书中确实有这方面内容），而且原书的这三方面讲的也并不清楚，看的时候甚至感觉代码是一种累赘，相反对基础概念的解释却比较透彻。阅读建议是不要像下面说的一样跟着敲，而是跟着附录的源代码和彩图快速浏览，理解概念即可（即使这样，知识的密度也并不高，所以这本书只能权当兴趣娱乐读物）
评分 评分##这本书写得真好！跟着学，心流出现。
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