正版现货】程序员的数学1+2+3 数学思维+概率统计+线性代数【套装共3册】 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[日] 结城浩，[日] 平岡和幸，[日] 堀玄 著

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店铺： 津冀腾飞图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115002372

版次：1

商品编码：10332040892

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

掌握核心，融会贯通：程序员的数学思维进阶之路 在信息爆炸、技术飞速迭代的今天，编程语言和框架层出不穷，但支撑这一切的基石，却是那些恒久不变的数学原理。对于每一位渴望在技术领域深耕细作、解决复杂问题的程序员而言，扎实的数学基础不再是锦上添花，而是不可或缺的核心竞争力。本书系，正是一套专为程序员精心打造的数学思维进阶指南，旨在帮助开发者建立起严谨的逻辑体系，掌握解决问题的关键工具，从而在算法设计、数据分析、机器学习、人工智能等前沿领域游刃有余。 第一册：构建严谨逻辑的基石——程序员的数学思维 编程本质上是一门关于逻辑的艺术。逻辑思维的严谨与否，直接决定了代码的质量、算法的效率，以及解决问题的能力。本书将带领读者回归数学的本质，从最基础的概念出发，循序渐进地构建起一套坚实的逻辑思维体系。 我们将深入探讨命题逻辑，理解什么是命题、联言、选言、蕴涵、否定等基本逻辑连接词，并学习如何运用真值表来判断复杂命题的真伪。这不仅是理解程序中的条件判断（if-else）、循环（while, for）等语句的基础，更是构建复杂算法和数据结构的前提。通过学习如何进行推理，如肯定前件、否定后件、假言推理等，我们将掌握如何从已知事实推导出新的结论，这在调试代码、分析错误、设计流程时至关重要。 本书还将着重讲解集合论。集合是数学中最基础也最强大的概念之一，它为我们描述和处理数据提供了框架。我们将学习集合的定义、元素、子集、真子集、空集、全集等概念，以及集合的并、交、差、补等运算。在编程中，集合的应用无处不在，从数据库查询中的集合操作，到数据结构中对列表、数组、哈希表的理解，再到算法设计中对重复元素的去重、查找等，集合论都提供了清晰的数学语言和思维方式。 关系与函数是连接集合的桥梁。我们将学习不同的关系类型，如自反、对称、传递、反对称等，以及这些关系如何影响我们对数据之间关联性的理解。函数的概念，从简单的输入输出映射，到单射、满射、双射等性质，将帮助我们理解算法的输入输出关系，分析函数的复杂度，以及在函数式编程中发挥重要作用。 此外，本书还会触及图论的初步概念。图作为一种强大的数据结构，用于表示对象之间的连接关系，在网络分析、社交媒体建模、路径查找、编译器优化等领域有着广泛的应用。我们将了解图的顶点、边、度、连通性等基本概念，为后续深入学习算法和数据结构打下基础。 通过对这些数学基础的深入学习，读者将能够： 提升逻辑严谨性： 能够清晰、准确地表达思路，避免逻辑谬误，写出更健壮的代码。 优化问题分析能力： 能够将实际问题抽象成数学模型，从而更有效地找到解决方案。 加深对编程概念的理解： 能够更深刻地理解条件、循环、函数、数据结构等编程核心概念背后的数学原理。 为后续深入学习打下坚实基础： 为学习算法、数据结构、离散数学、概率论等更高级的数学分支做好准备。 第二册：量化不确定，洞察规律——程序员的概率统计 在现实世界中，我们面对的数据往往充满不确定性。概率论和统计学正是量化和分析这种不确定性的强大工具。本书将为程序员提供一套实用的概率统计知识体系，帮助理解数据分布、模型评估、风险分析等关键问题。 我们将从概率论的基础概念入手，理解概率的基本公理、条件概率、贝叶斯定理等。这些概念是理解随机事件发生的可能性，以及如何根据新信息更新我们对事件发生概率的认知的基础。我们将学习如何描述随机变量，区分离散型和连续型随机变量，并了解常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布等。这些分布模型在描述各种现实现象时至关重要，例如用户行为的随机性、网络请求的到达间隔、传感器数据的误差等。 接着，我们将转向统计学。描述性统计将帮助我们有效地总结和呈现数据，学习均值、中位数、众数、方差、标准差、分位数等统计量，以及如何使用直方图、箱线图等可视化手段来直观地理解数据的分布特征。推断性统计则将带领我们从样本数据推断总体特征，学习参数估计，如点估计和区间估计，以及假设检验。这些技术在 A/B 测试、模型性能评估、产品功能效果验证等方面具有直接的应用。 本书还将探讨回归分析，学习如何建立模型来描述变量之间的关系，并进行预测。无论是线性回归还是更复杂的模型，理解其背后的统计原理都能帮助我们更好地解释模型结果，并评估模型的可靠性。我们还将接触到统计决策理论，学习如何在不确定性下做出最优决策，这在机器学习中的模型选择和风险管理中至关重要。 通过掌握概率统计的知识，读者将能够： 理解和分析不确定性： 能够量化随机事件的可能性，并对数据中的随机性有深入的理解。 有效地总结和可视化数据： 能够使用统计方法和图表清晰地呈现数据的关键特征，为决策提供依据。 评估模型性能和可靠性： 能够使用统计方法来评估机器学习模型的准确性、稳定性和泛化能力。 做出基于数据的明智决策： 能够运用统计推断来支持产品设计、算法优化和业务决策。 在数据科学和机器学习领域打下坚实基础： 概率统计是理解和应用各种数据挖掘和机器学习算法的核心。 第三册：驾驭空间，变换维度——程序员的线性代数 线性代数是处理多维数据和复杂变换的利器。在现代计算的各个领域，从计算机图形学、机器学习到数据科学，线性代数的应用无处不在。本书将为程序员提供一套直观且实用的线性代数知识体系。 我们将从向量的概念开始，理解向量的几何意义和代数意义，学习向量的加法、数乘，以及向量的内积（点积）。内积是衡量向量间相似度和投影的重要工具，它在计算相似度、计算角度等方面有着广泛应用。我们还将学习向量空间的概念，理解向量的线性组合、线性无关、基、维度等基本概念，这将帮助我们理解数据表示和降维的基础。 矩阵是线性代数的核心。我们将学习矩阵的定义、运算，如加法、数乘、矩阵乘法。矩阵乘法是处理线性变换的关键，它能够将一个向量映射到另一个向量，或者将一个空间变换到另一个空间。本书将深入讲解矩阵的秩，以及线性方程组的求解，如高斯消元法。理解矩阵如何表示和解决线性方程组，对于理解许多优化问题和系统建模至关重要。 行列式是描述方阵性质的重要数值，它与矩阵的可逆性、线性方程组解的唯一性息息相关。我们将学习行列式的计算方法和性质。 本书还将重点介绍线性变换，理解矩阵如何代表一种变换，以及这些变换的几何意义，如旋转、缩放、剪切等。特征值和特征向量是理解线性变换行为的关键。特征值表示变换在特定方向上的缩放因子，而特征向量表示变换的方向。它们在降维（如PCA）、主成分分析、图像压缩、推荐系统等领域有着核心应用。 此外，我们还会触及矩阵的分解，如奇异值分解（SVD）。SVD是一种非常强大的矩阵分解技术，它能够揭示矩阵的内在结构，并在推荐系统、降噪、图像处理等领域发挥着关键作用。 通过学习线性代数，读者将能够： 高效处理多维数据： 能够将数据表示为向量和矩阵，并运用线性代数工具进行操作和分析。 理解和实现核心算法： 许多机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、PCA、SVD）的底层都依赖于线性代数。 掌握计算机图形学和图像处理的基础： 向量和矩阵运算是实现3D渲染、图像变换、滤镜等的基础。 优化计算效率： 线性代数提供了许多高效的数值计算方法，能够加速程序的运行。 深入理解高级技术： 为学习更复杂的数学模型和算法，如深度学习、信号处理等奠定坚实基础。 融会贯通，成就卓越 本套丛书并非孤立地介绍数学概念，而是紧密结合程序员的实际工作场景，通过大量的实例和编程相关的应用来阐述理论。我们相信，理论与实践的结合，才能真正激发学习的动力，并转化为解决问题的能力。 这三本书构成了一个相互关联、层层递进的学习路径：首先，建立起严谨的逻辑思维体系，这是理解一切复杂系统的基础；接着，掌握量化不确定性的工具，能够从数据中发现规律、做出预测；最后，学会驾驭空间和多维度的数学语言，能够高效地处理和变换数据。 掌握了这套数学思维进阶指南，您将不再仅仅是一名代码的编写者，更能成为一名能够深刻理解问题本质、设计高效解决方案、引领技术创新的高阶开发者。无论是面对复杂的算法挑战，还是探索前沿的AI领域，这套书都将是您最有力的助推器，助您在程序的世界里，看得更远，走得更稳。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直认为数学是程序员的“短板”，很多时候在解决复杂问题时，都会感觉力不从心。但自从开始读这套《程序员的数学》系列，我才意识到，数学并不是什么可怕的东西，而是解决问题的“利器”。这套书的魅力在于，它将数学与我们日常的编程工作紧密联系在一起。比如，在讲解算法复杂度时，书中就巧妙地融入了对数和指数的概念；在讨论数据结构时，也会自然而然地引出集合和图论的知识。它让我明白，很多编程中的“模式”和“规律”都可以用数学来描述和分析。而且，书中不仅仅停留在理论层面，还提供了很多与实际编程相关的代码示例和应用场景。这套书不仅仅是知识的传授，更是思维方式的引导，它帮助我建立起了一种用数学的眼光去看待和解决编程问题的习惯。对于那些渴望提升自己技术深度，突破职业瓶颈的程序员来说，这套书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这套《程序员的数学》系列的编排真的很用心。从基础的逻辑和集合，到概率统计的建模，再到支撑机器学习和图形学的线性代数，形成了一个非常完整的知识体系。我喜欢它的“点面结合”，既有对核心概念的深入剖析，也有对实际应用的广泛介绍。比如，在讲解矩阵的特征值和特征向量时，它会联系到主成分分析（PCA），这对于理解降维和数据压缩非常有帮助。又比如，在讨论概率分布时，它会提到贝叶斯定理，这在处理不确定性推理和机器学习模型更新时至关重要。整套书读下来，感觉自己的数学功底有了质的飞跃，不再是零散的知识点，而是一个相互关联、相互支撑的知识网络。我甚至发现，很多我之前觉得难以理解的算法，在有了这套书的数学基础后，都变得豁然开朗。这套书不仅仅是教会你“怎么做”，更是让你明白“为什么这么做”，这对于提升编程的深度和广度都有巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我对《程序员的数学3》这本书的期待值一直非常高，毕竟线性代数在图形学、机器学习、深度学习等领域扮演着至关重要的角色。拿到手后，这本书没有让我失望。它清晰地阐述了向量、矩阵、线性方程组等核心概念，并且重点强调了它们在计算机科学中的应用。我特别喜欢书中关于“矩阵乘法”的讲解，它不仅仅是简单的计算，更是理解数据转换和变换的关键。书中的例子也非常实用，比如如何用矩阵来表示三维空间的旋转和缩放，如何在图像处理中使用卷积操作，以及在推荐系统中如何利用矩阵分解来预测用户喜好。这些例子都让我感觉线性代数不再是遥不可及的理论，而是实实在在能够解决实际问题的工具。这本书的图文并茂，让复杂的概念变得易于理解，而且作者的讲解逻辑非常严谨，循序渐进，不会让读者感到 overwhelmed。对于想要深入理解人工智能、计算机视觉等领域的开发者来说，这本书是必读的。

评分☆☆☆☆☆

《程序员的数学2》这本书，我拿到手的时候，并没有抱太大的期望，因为我一直觉得概率统计学起来会比较晦涩。但事实证明，我的顾虑是多余的。作者用非常直观的方式，将复杂的概率分布、随机过程等概念一一剖析。我尤其喜欢书中对于“期望值”、“方差”等概念的解释，结合了实际应用场景，比如在游戏开发中的概率设计、在机器学习中的模型评估，都让我眼前一亮。它不像传统的统计学教材那样，上来就是一大堆公式和定理，而是先抛出问题，再引导我们一步步地去思考，去推导。这种“问题驱动”的学习方式，让我感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动探索。而且，书中还涉及到一些常见的统计检验方法，对于理解数据分析和实验设计非常有帮助。我发现，很多在编程中遇到的“不确定性”问题，都可以通过概率统计的视角来解决，这让我对未来的开发工作充满了信心。这本书绝对是程序员们在处理数据、优化模型、甚至理解各种统计学报告时的必备利器。

评分☆☆☆☆☆

这套《程序员的数学》系列，我之前就听说过，但一直没下定决心入手。这次终于把1、2、3册都收齐了，感觉像是打开了一个新世界的大门。尤其是第一册，它并不是那种枯燥乏味的纯数学理论堆砌，而是用一种非常贴近程序员思维的方式来讲解。我最欣赏的是它如何将抽象的数学概念与实际的编程问题联系起来，比如在讲解逻辑推理时，会结合算法的复杂度分析；在讲到集合论时，会引用数据库查询的场景。这种“理论联系实际”的做法，让原本可能让人望而却步的数学，变得生动有趣，甚至可以说是“好玩”。读完第一册，我感觉自己对一些基础的算法和数据结构有了更深刻的理解，不再是简单的“背诵”代码，而是能够从数学的本质上去把握它们。而且，书中的例子很多都非常经典，并且经过了精心设计，能够有效地帮助读者理解。即使是之前对数学有些抵触的读者，也能够在这本书中找到乐趣和启发，它真的能够帮助我们摆脱“只会写代码，不懂背后的原理”的尴尬境地。