正版現貨】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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[日] 結城浩，[日] 平岡和幸，[日] 堀玄 著

圖書標籤:

• 程序員
• 數學
• 數學思維
• 概率統計
• 綫性代數
• 編程
• 計算機
• 教材
• 技術
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店鋪： 津冀騰飛圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115002372

版次：1

商品編碼：10332040892

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

掌握核心，融會貫通：程序員的數學思維進階之路 在信息爆炸、技術飛速迭代的今天，編程語言和框架層齣不窮，但支撐這一切的基石，卻是那些恒久不變的數學原理。對於每一位渴望在技術領域深耕細作、解決復雜問題的程序員而言，紮實的數學基礎不再是錦上添花，而是不可或缺的核心競爭力。本書係，正是一套專為程序員精心打造的數學思維進階指南，旨在幫助開發者建立起嚴謹的邏輯體係，掌握解決問題的關鍵工具，從而在算法設計、數據分析、機器學習、人工智能等前沿領域遊刃有餘。 第一冊：構建嚴謹邏輯的基石——程序員的數學思維 編程本質上是一門關於邏輯的藝術。邏輯思維的嚴謹與否，直接決定瞭代碼的質量、算法的效率，以及解決問題的能力。本書將帶領讀者迴歸數學的本質，從最基礎的概念齣發，循序漸進地構建起一套堅實的邏輯思維體係。 我們將深入探討命題邏輯，理解什麼是命題、聯言、選言、蘊涵、否定等基本邏輯連接詞，並學習如何運用真值錶來判斷復雜命題的真僞。這不僅是理解程序中的條件判斷（if-else）、循環（while, for）等語句的基礎，更是構建復雜算法和數據結構的前提。通過學習如何進行推理，如肯定前件、否定後件、假言推理等，我們將掌握如何從已知事實推導齣新的結論，這在調試代碼、分析錯誤、設計流程時至關重要。 本書還將著重講解集閤論。集閤是數學中最基礎也最強大的概念之一，它為我們描述和處理數據提供瞭框架。我們將學習集閤的定義、元素、子集、真子集、空集、全集等概念，以及集閤的並、交、差、補等運算。在編程中，集閤的應用無處不在，從數據庫查詢中的集閤操作，到數據結構中對列錶、數組、哈希錶的理解，再到算法設計中對重復元素的去重、查找等，集閤論都提供瞭清晰的數學語言和思維方式。 關係與函數是連接集閤的橋梁。我們將學習不同的關係類型，如自反、對稱、傳遞、反對稱等，以及這些關係如何影響我們對數據之間關聯性的理解。函數的概念，從簡單的輸入輸齣映射，到單射、滿射、雙射等性質，將幫助我們理解算法的輸入輸齣關係，分析函數的復雜度，以及在函數式編程中發揮重要作用。 此外，本書還會觸及圖論的初步概念。圖作為一種強大的數據結構，用於錶示對象之間的連接關係，在網絡分析、社交媒體建模、路徑查找、編譯器優化等領域有著廣泛的應用。我們將瞭解圖的頂點、邊、度、連通性等基本概念，為後續深入學習算法和數據結構打下基礎。 通過對這些數學基礎的深入學習，讀者將能夠： 提升邏輯嚴謹性： 能夠清晰、準確地錶達思路，避免邏輯謬誤，寫齣更健壯的代碼。 優化問題分析能力： 能夠將實際問題抽象成數學模型，從而更有效地找到解決方案。 加深對編程概念的理解： 能夠更深刻地理解條件、循環、函數、數據結構等編程核心概念背後的數學原理。 為後續深入學習打下堅實基礎： 為學習算法、數據結構、離散數學、概率論等更高級的數學分支做好準備。 第二冊：量化不確定，洞察規律——程序員的概率統計 在現實世界中，我們麵對的數據往往充滿不確定性。概率論和統計學正是量化和分析這種不確定性的強大工具。本書將為程序員提供一套實用的概率統計知識體係，幫助理解數據分布、模型評估、風險分析等關鍵問題。 我們將從概率論的基礎概念入手，理解概率的基本公理、條件概率、貝葉斯定理等。這些概念是理解隨機事件發生的可能性，以及如何根據新信息更新我們對事件發生概率的認知的基礎。我們將學習如何描述隨機變量，區分離散型和連續型隨機變量，並瞭解常見的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、均勻分布、正態分布等。這些分布模型在描述各種現實現象時至關重要，例如用戶行為的隨機性、網絡請求的到達間隔、傳感器數據的誤差等。 接著，我們將轉嚮統計學。描述性統計將幫助我們有效地總結和呈現數據，學習均值、中位數、眾數、方差、標準差、分位數等統計量，以及如何使用直方圖、箱綫圖等可視化手段來直觀地理解數據的分布特徵。推斷性統計則將帶領我們從樣本數據推斷總體特徵，學習參數估計，如點估計和區間估計，以及假設檢驗。這些技術在 A/B 測試、模型性能評估、産品功能效果驗證等方麵具有直接的應用。 本書還將探討迴歸分析，學習如何建立模型來描述變量之間的關係，並進行預測。無論是綫性迴歸還是更復雜的模型，理解其背後的統計原理都能幫助我們更好地解釋模型結果，並評估模型的可靠性。我們還將接觸到統計決策理論，學習如何在不確定性下做齣最優決策，這在機器學習中的模型選擇和風險管理中至關重要。 通過掌握概率統計的知識，讀者將能夠： 理解和分析不確定性： 能夠量化隨機事件的可能性，並對數據中的隨機性有深入的理解。 有效地總結和可視化數據： 能夠使用統計方法和圖錶清晰地呈現數據的關鍵特徵，為決策提供依據。 評估模型性能和可靠性： 能夠使用統計方法來評估機器學習模型的準確性、穩定性和泛化能力。 做齣基於數據的明智決策： 能夠運用統計推斷來支持産品設計、算法優化和業務決策。 在數據科學和機器學習領域打下堅實基礎： 概率統計是理解和應用各種數據挖掘和機器學習算法的核心。 第三冊：駕馭空間，變換維度——程序員的綫性代數 綫性代數是處理多維數據和復雜變換的利器。在現代計算的各個領域，從計算機圖形學、機器學習到數據科學，綫性代數的應用無處不在。本書將為程序員提供一套直觀且實用的綫性代數知識體係。 我們將從嚮量的概念開始，理解嚮量的幾何意義和代數意義，學習嚮量的加法、數乘，以及嚮量的內積（點積）。內積是衡量嚮量間相似度和投影的重要工具，它在計算相似度、計算角度等方麵有著廣泛應用。我們還將學習嚮量空間的概念，理解嚮量的綫性組閤、綫性無關、基、維度等基本概念，這將幫助我們理解數據錶示和降維的基礎。 矩陣是綫性代數的核心。我們將學習矩陣的定義、運算，如加法、數乘、矩陣乘法。矩陣乘法是處理綫性變換的關鍵，它能夠將一個嚮量映射到另一個嚮量，或者將一個空間變換到另一個空間。本書將深入講解矩陣的秩，以及綫性方程組的求解，如高斯消元法。理解矩陣如何錶示和解決綫性方程組，對於理解許多優化問題和係統建模至關重要。 行列式是描述方陣性質的重要數值，它與矩陣的可逆性、綫性方程組解的唯一性息息相關。我們將學習行列式的計算方法和性質。 本書還將重點介紹綫性變換，理解矩陣如何代錶一種變換，以及這些變換的幾何意義，如鏇轉、縮放、剪切等。特徵值和特徵嚮量是理解綫性變換行為的關鍵。特徵值錶示變換在特定方嚮上的縮放因子，而特徵嚮量錶示變換的方嚮。它們在降維（如PCA）、主成分分析、圖像壓縮、推薦係統等領域有著核心應用。 此外，我們還會觸及矩陣的分解，如奇異值分解（SVD）。SVD是一種非常強大的矩陣分解技術，它能夠揭示矩陣的內在結構，並在推薦係統、降噪、圖像處理等領域發揮著關鍵作用。 通過學習綫性代數，讀者將能夠： 高效處理多維數據： 能夠將數據錶示為嚮量和矩陣，並運用綫性代數工具進行操作和分析。 理解和實現核心算法： 許多機器學習算法（如綫性迴歸、邏輯迴歸、PCA、SVD）的底層都依賴於綫性代數。 掌握計算機圖形學和圖像處理的基礎： 嚮量和矩陣運算是實現3D渲染、圖像變換、濾鏡等的基礎。 優化計算效率： 綫性代數提供瞭許多高效的數值計算方法，能夠加速程序的運行。 深入理解高級技術： 為學習更復雜的數學模型和算法，如深度學習、信號處理等奠定堅實基礎。 融會貫通，成就卓越 本套叢書並非孤立地介紹數學概念，而是緊密結閤程序員的實際工作場景，通過大量的實例和編程相關的應用來闡述理論。我們相信，理論與實踐的結閤，纔能真正激發學習的動力，並轉化為解決問題的能力。 這三本書構成瞭一個相互關聯、層層遞進的學習路徑：首先，建立起嚴謹的邏輯思維體係，這是理解一切復雜係統的基礎；接著，掌握量化不確定性的工具，能夠從數據中發現規律、做齣預測；最後，學會駕馭空間和多維度的數學語言，能夠高效地處理和變換數據。 掌握瞭這套數學思維進階指南，您將不再僅僅是一名代碼的編寫者，更能成為一名能夠深刻理解問題本質、設計高效解決方案、引領技術創新的高階開發者。無論是麵對復雜的算法挑戰，還是探索前沿的AI領域，這套書都將是您最有力的助推器，助您在程序的世界裏，看得更遠，走得更穩。

評分☆☆☆☆☆

這套《程序員的數學》係列，我之前就聽說過，但一直沒下定決心入手。這次終於把1、2、3冊都收齊瞭，感覺像是打開瞭一個新世界的大門。尤其是第一冊，它並不是那種枯燥乏味的純數學理論堆砌，而是用一種非常貼近程序員思維的方式來講解。我最欣賞的是它如何將抽象的數學概念與實際的編程問題聯係起來，比如在講解邏輯推理時，會結閤算法的復雜度分析；在講到集閤論時，會引用數據庫查詢的場景。這種“理論聯係實際”的做法，讓原本可能讓人望而卻步的數學，變得生動有趣，甚至可以說是“好玩”。讀完第一冊，我感覺自己對一些基礎的算法和數據結構有瞭更深刻的理解，不再是簡單的“背誦”代碼，而是能夠從數學的本質上去把握它們。而且，書中的例子很多都非常經典，並且經過瞭精心設計，能夠有效地幫助讀者理解。即使是之前對數學有些抵觸的讀者，也能夠在這本書中找到樂趣和啓發，它真的能夠幫助我們擺脫“隻會寫代碼，不懂背後的原理”的尷尬境地。

評分☆☆☆☆☆

我之前一直認為數學是程序員的“短闆”，很多時候在解決復雜問題時，都會感覺力不從心。但自從開始讀這套《程序員的數學》係列，我纔意識到，數學並不是什麼可怕的東西，而是解決問題的“利器”。這套書的魅力在於，它將數學與我們日常的編程工作緊密聯係在一起。比如，在講解算法復雜度時，書中就巧妙地融入瞭對數和指數的概念；在討論數據結構時，也會自然而然地引齣集閤和圖論的知識。它讓我明白，很多編程中的“模式”和“規律”都可以用數學來描述和分析。而且，書中不僅僅停留在理論層麵，還提供瞭很多與實際編程相關的代碼示例和應用場景。這套書不僅僅是知識的傳授，更是思維方式的引導，它幫助我建立起瞭一種用數學的眼光去看待和解決編程問題的習慣。對於那些渴望提升自己技術深度，突破職業瓶頸的程序員來說，這套書絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這套《程序員的數學》係列的編排真的很用心。從基礎的邏輯和集閤，到概率統計的建模，再到支撐機器學習和圖形學的綫性代數，形成瞭一個非常完整的知識體係。我喜歡它的“點麵結閤”，既有對核心概念的深入剖析，也有對實際應用的廣泛介紹。比如，在講解矩陣的特徵值和特徵嚮量時，它會聯係到主成分分析（PCA），這對於理解降維和數據壓縮非常有幫助。又比如，在討論概率分布時，它會提到貝葉斯定理，這在處理不確定性推理和機器學習模型更新時至關重要。整套書讀下來，感覺自己的數學功底有瞭質的飛躍，不再是零散的知識點，而是一個相互關聯、相互支撐的知識網絡。我甚至發現，很多我之前覺得難以理解的算法，在有瞭這套書的數學基礎後，都變得豁然開朗。這套書不僅僅是教會你“怎麼做”，更是讓你明白“為什麼這麼做”，這對於提升編程的深度和廣度都有巨大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

我對《程序員的數學3》這本書的期待值一直非常高，畢竟綫性代數在圖形學、機器學習、深度學習等領域扮演著至關重要的角色。拿到手後，這本書沒有讓我失望。它清晰地闡述瞭嚮量、矩陣、綫性方程組等核心概念，並且重點強調瞭它們在計算機科學中的應用。我特彆喜歡書中關於“矩陣乘法”的講解，它不僅僅是簡單的計算，更是理解數據轉換和變換的關鍵。書中的例子也非常實用，比如如何用矩陣來錶示三維空間的鏇轉和縮放，如何在圖像處理中使用捲積操作，以及在推薦係統中如何利用矩陣分解來預測用戶喜好。這些例子都讓我感覺綫性代數不再是遙不可及的理論，而是實實在在能夠解決實際問題的工具。這本書的圖文並茂，讓復雜的概念變得易於理解，而且作者的講解邏輯非常嚴謹，循序漸進，不會讓讀者感到 overwhelmed。對於想要深入理解人工智能、計算機視覺等領域的開發者來說，這本書是必讀的。

評分☆☆☆☆☆

《程序員的數學2》這本書，我拿到手的時候，並沒有抱太大的期望，因為我一直覺得概率統計學起來會比較晦澀。但事實證明，我的顧慮是多餘的。作者用非常直觀的方式，將復雜的概率分布、隨機過程等概念一一剖析。我尤其喜歡書中對於“期望值”、“方差”等概念的解釋，結閤瞭實際應用場景，比如在遊戲開發中的概率設計、在機器學習中的模型評估，都讓我眼前一亮。它不像傳統的統計學教材那樣，上來就是一大堆公式和定理，而是先拋齣問題，再引導我們一步步地去思考，去推導。這種“問題驅動”的學習方式，讓我感覺自己不是在被動接受知識，而是在主動探索。而且，書中還涉及到一些常見的統計檢驗方法，對於理解數據分析和實驗設計非常有幫助。我發現，很多在編程中遇到的“不確定性”問題，都可以通過概率統計的視角來解決，這讓我對未來的開發工作充滿瞭信心。這本書絕對是程序員們在處理數據、優化模型、甚至理解各種統計學報告時的必備利器。