程序员的数学3+2+1 线性代数+概率统计 机器学习数学算法程序设计教材书 算(3) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[日] 平冈和幸，[日] 堀玄著卢晓南译 著

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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115417749

商品编码：10435620860

出版时间：2016-03-01

作  者:(日)平冈和幸,(日)堀玄 著；卢晓南 译 等 定  价:207 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2016年03月01日 页  数:355 装  帧:平装 ISBN:9787115417749 《程序员的数学(2)(概率统计)》

　　畅销书《程序员的数学》第2弹！
　　机器学习、数据挖掘、模式识别推荐基础知识
　　从入门到应用，结合大量实例和263张图表
　　1. 图文直观
　　穿插大量有趣的实例和263张图表
　　2. 通俗易懂
　　借助高中数学知识解释各类概率统计问题
　　3. 角度新颖
　　独特的编排思路，巧妙阐述了概率论与统计学的基本理论
　　4. 内容全面
　　从入门到应用，系统讲解等

●《程序员的数学》
●《程序员的数学(2)(概率统计)》
●《程序员的数学(3)(线性代数)》
●【注】本套装以商品标题及实物为准，因仓位不同可能会拆单发货，如有需要购买前可联系客服确认后再下单，谢谢！
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内容简介

《程序员的数学(2)(概率统计)》
《程序员的数学2：概率统计》沿袭《程序员的数学》平易近人的风格，用通俗的语言和具体的图表深入讲解程序员必须掌握的各类概率统计知识，例证丰富，讲解明晰，且提供了大量扩展内容，引导读者进一步深入学习。
《程序员的数学2：概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布、估计与检验理论、伪随机数以及概率论的各类应用，适合程序设计人员与数学爱好者阅读，也可作为高中或大学非数学专业学生的概率论入门读物。
《程序员的数学》
《图灵程序设计丛书：程序员的数学》面向程序员介绍了编程中常用的数学知识，借以培养初级程序员的数学思维。读者无需精通编程，也无需精通数学，只需具备四则运算和乘方等基础知识，就可以阅读《程序员的数学》。
书中讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问等 (日)平冈和幸,(日)堀玄 著；卢晓南 译 等 《程序员的数学(2)(概率统计)》
平冈和幸，数理工程学博士，对机器学习兴趣浓厚。喜欢Ruby，热爱Scheme。被Common?Lisp吸引，正在潜心研究。
堀玄，数理工程学博士，主要从事脑科学与信号处理领域的研究。喜欢Ruby、、PostScript等语言。正在研究基于统计学理论的语言处理。
陈筱烟，毕业于复旦大学计算机科学与技术系。从大学时期开始接触Java、程序开发，目前对Web应用及智能手机应用开发很感兴趣。译作有《编程全解》《App，这样设计才好卖》《两周自制脚本语言》等。
《程序员的数学》等

揭秘代码背后的数字逻辑：从基础到前沿的数学探索之旅 在信息技术日新月异的今天，编程已成为驱动创新的核心力量。然而，如果我们将目光仅仅停留在代码的语法和逻辑层面，就如同仰望一座宏伟建筑却忽视了其坚实的地基和精巧的结构设计。真正能让开发者在技术浪潮中乘风破浪、解决复杂问题的，往往是对其背后数学原理的深刻理解。本书，正是为每一位渴望提升编程内功、探索更深层技术奥秘的开发者量身打造的数学指南。 本书并非一本枯燥的数学理论堆砌，而是以程序设计的实际需求为导向，将抽象的数学概念转化为可操作的编程工具。 我们将带领读者，穿越线性代数的严谨世界，感受概率统计的随机魅力，并最终触及机器学习领域的核心算法。这不是一份纯粹的数学论文，而是一本真正意义上的“程序员的数学”教材，旨在弥合理论与实践之间的鸿沟，让数学成为你手中强大的编程利器。 第一篇：线性代数——构建数据世界的骨架 在计算机图形学、数据分析、自然语言处理乃至深度学习的基石中，线性代数的身影无处不在。矩阵、向量、线性方程组……这些看似抽象的概念，却是描述和操作大量数据的最有效工具。 向量与空间： 我们将从最基本的向量概念入手，理解向量如何在多维空间中表示数据点、方向和位移。你将学会如何运用向量的加减、标量乘法，以及更重要的点积和叉积，来分析数据间的相对位置和投影关系。例如，在图像处理中，颜色的 RGB 值就可以看作一个三维向量；在自然语言处理中，词语的词向量更是捕捉了词语的语义信息。 矩阵运算： 矩阵，作为向量的集合，是描述线性变换和数据关系的强大工具。我们将深入探讨矩阵的加法、乘法、转置、逆等基本运算，理解它们在几何变换（如旋转、缩放、平移）、方程组求解以及数据压缩中的应用。你将能解释为什么在计算机图形学中，通过矩阵乘法可以轻松实现三维模型的变换，以及在推荐系统中，用户-物品评分矩阵如何通过分解揭示潜在的偏好。 线性方程组与解法： 实际问题往往可以转化为求解线性方程组。本书将介绍多种求解线性方程组的方法，包括高斯消元法、LU 分解等，并分析它们在数值计算中的稳定性和效率。你将理解这些方法如何在电路分析、结构工程以及优化问题中发挥关键作用。 特征值与特征向量： 这是线性代数中最为精妙的部分之一。特征值和特征向量揭示了线性变换在特定方向上的伸缩特性，它们是理解主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等降维和特征提取技术的核心。你将能运用特征值分解来分析数据的协方差矩阵，找出数据的主要变化方向，从而实现数据的有效降维和可视化。 向量空间与子空间： 进一步，我们将探讨向量空间、子空间、基、维度等概念，为理解更复杂的数学结构打下基础。这些概念对于理解线性回归、核方法以及量子计算等领域至关重要。 在编程实践层面， 我们将结合 Python 的 NumPy 库，通过大量的代码示例，展示如何用线性代数的知识解决实际问题。从简单的向量运算，到复杂的矩阵分解，你将亲手实现各种算法，直观感受数学的力量。 第二篇：概率统计——驾驭不确定性的艺术 现实世界充满了不确定性，而概率统计正是我们理解和量化这种不确定性的语言。无论是在数据分析、机器学习模型评估，还是在算法的随机性设计中，概率统计都扮演着不可或缺的角色。 概率基础： 我们将从随机事件、样本空间、概率的公理化定义开始，逐步深入到条件概率、贝叶斯定理。你将理解为什么理解条件概率在构建分类器（如朴素贝叶斯）时如此关键，以及贝叶斯定理如何更新我们对某个事件的信念。 随机变量与概率分布： 离散型随机变量和连续型随机变量的概念，以及它们对应的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。我们将重点介绍几个常用的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）等，并分析它们在不同场景下的适用性。例如，泊松分布可以用来模拟单位时间内事件发生的次数，而正态分布则在自然界和统计学中无处不在。 期望、方差与协方差： 这些统计量是描述随机变量“平均水平”、“离散程度”以及“联合变化趋势”的关键指标。你将学会如何计算它们的数学期望，理解方差的意义，并掌握协方差和相关系数来衡量两个随机变量之间的线性关系。这对于理解模型性能的稳定性以及特征间的依赖关系至关重要。 大数定律与中心极限定理： 这是概率论中最具深远意义的两个定理。大数定律告诉我们，大量独立同分布的随机变量的平均值会逼近其期望值；中心极限定理则指出，在一定条件下，大量独立随机变量的和（或平均值）的分布趋近于正态分布。这两个定理是统计推断和机器学习模型收敛性的理论基石。 统计推断： 从样本数据推断总体特征是统计学的核心任务。我们将介绍参数估计（点估计和区间估计）、假设检验等基本方法，让你学会如何根据有限的样本信息做出合理的推论，并评估这些推论的可信度。这在A/B测试、模型性能评估等场景中非常实用。 在编程实践层面， 我们将利用 Python 的 `scipy.stats` 和 `numpy.random` 等库，演示如何生成随机数、计算统计量、拟合概率分布以及执行假设检验。你将学会如何使用统计学方法来分析数据集的分布特征，评估模型的预测误差，并进行科学的实验设计。 第三篇：机器学习数学算法——驱动智能的引擎 当线性代数提供了数据结构和操作的骨架，概率统计赋予了我们理解和预测不确定性的工具，我们就可以开始构建真正的机器学习模型了。本篇将深入探讨支撑主流机器学习算法的数学原理。 回归算法的数学基础： 线性回归： 从最小二乘法出发，理解如何用线性模型拟合数据。我们将推导普通最小二乘（OLS）的解，并引入正则化（Lasso, Ridge）的概念，理解它们如何防止模型过拟合，以及它们在特征选择和模型泛化能力提升中的作用。 逻辑回归： 学习如何将线性模型推广到分类问题，理解 Sigmoid 函数的作用，以及如何使用最大似然估计来训练逻辑回归模型。你将掌握交叉熵损失函数，并理解它在衡量模型预测概率与真实标签之间的差异。 支持向量机（SVM）的几何与优化： 最大间隔分类器： 理解 SVM 的核心思想——寻找具有最大间隔的超平面来分离不同类别的数据。我们将涉及拉格朗日乘子法和对偶问题，理解如何将原始问题转化为更易于求解的对偶问题。 核技巧： 学习如何通过核函数将低维数据映射到高维空间，从而解决线性不可分问题。你将理解多项式核、径向基函数（RBF）核等常用核函数的数学原理，并知道如何根据数据特点选择合适的核。 决策树与集成学习的数学逻辑： 信息增益与熵： 理解决策树如何基于信息增益来选择最优的划分特征，从而构建具有高区分度的模型。 集成学习（Bagging, Boosting）： 探讨如何通过组合多个弱学习器来构建更强大的模型。你将理解 AdaBoost 和 Gradient Boosting 的迭代优化过程，以及它们如何通过加权和序列学习来逐步提升整体性能。 降维技术： 主成分分析（PCA）： 结合线性代数中的特征值和特征向量，深入理解 PCA 的工作原理，如何通过最大化方差来寻找数据的主要组成部分，实现降维和去噪。 奇异值分解（SVD）： SVD 作为一种通用的矩阵分解技术，在降维、推荐系统（如协同过滤）等领域有着广泛应用。我们将探讨 SVD 的数学形式以及它与 PCA 的联系。 神经网络与深度学习初步： 感知机与多层感知机： 从最简单的感知机模型开始，逐步构建多层神经网络。理解激活函数的种类及其作用。 梯度下降及其变种： 学习如何利用梯度下降来优化神经网络的损失函数。我们将介绍随机梯度下降（SGD）、Adam 等优化算法，理解它们在加速模型收敛方面的优势。 反向传播算法： 这是训练深度神经网络的核心算法。我们将详细推导反向传播的数学原理，让你理解误差如何从输出层逐层向前传播，从而更新网络权重。 在编程实践层面， 我们将以 Python 的 Scikit-learn 和 TensorFlow/PyTorch 等框架为载体，实现上述各种机器学习算法。你将亲自动手构建和训练模型，并通过调整参数、评估指标来理解算法的性能和调优策略。 本书特色： 理论与实践深度结合： 每一章的数学概念都紧密联系着实际的编程应用，提供清晰的代码示例和操作指南。 循序渐进的学习路径： 从基础的线性代数和概率统计，逐步过渡到复杂的机器学习算法，确保读者能够建立起扎实的数学功底。 面向程序员的视角： 避免冗长晦涩的数学证明，侧重于数学原理如何指导编程实践，以及如何运用数学工具解决实际问题。 丰富的案例分析： 通过具体的应用场景， ilustrate 数学概念在计算机科学领域的实际价值。 无论你是想深入理解现有算法的原理，还是希望探索更前沿的技术方向，本书都将是你不可或缺的助手。让我们一同踏上这段激动人心的数学探索之旅，用数学的力量，解锁编程的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本《程序员的数学3+2+1》确实是一本非常值得程序员朋友们关注的书。我是一名在工作中经常需要接触到算法工程师的开发人员，经常在代码审查或者讨论问题的时候，听到他们提及各种数学概念，比如协方差矩阵、拉普拉斯变换、信息熵等等，但对我来说，这些概念都比较模糊。这本书的题目《程序员的数学3+2+1 线性代数+概率统计 机器学习数学算法程序设计教材书 算(3)》引起了我的注意，它明确指出了核心内容是线性代数和概率统计，并且与机器学习数学算法紧密结合。我特别好奇“算(3)”这个部分的具体内容，它是在强调算法的计算量、计算方法，还是在讲授某些特定的计算模型？我希望这本书能够提供一种更加系统化的学习路径，能够帮助我从基础的数学概念开始，逐步深入到更复杂的机器学习算法中。例如，在线性代数方面，我希望它能详细讲解向量空间、线性变换的几何意义，以及它们与数据降维、特征提取的关系；在概率统计方面，我希望能清晰地理解贝叶斯定理的推理过程，以及它在分类算法中的应用，还有一些常见的参数估计方法，例如最大似然估计和最大后验估计。更重要的是，我期待这本书能够提供一些实际的代码示例，将这些数学概念与Python等编程语言中的库（如NumPy, SciPy, Scikit-learn）结合起来，帮助我们更好地理解和应用这些算法。

评分☆☆☆☆☆

这本书我真的期待了很久，尤其是它包含了线性代数和概率统计这两大基础学科，而且还专门提到了机器学习数学算法。作为一个正在转型做数据分析师的程序员，我深知扎实的数学基础对于理解和应用算法有多么重要。市面上关于机器学习的书籍很多，但很多都直接跳过了理论推导，只给出结论和代码实现，这样学起来总觉得心里没底，遇到问题也难以深入。而这本书的命名就让我看到了希望，它暗示了会有对这些数学概念的深入讲解，并且结合了编程的视角。我特别关注它在“算(3)”这个部分具体会怎么处理，是会讲解一些具体的计算方法、复杂度分析，还是会深入到数值计算的精度问题？我希望能在这本书里找到清晰的数学原理与实际编程实现之间的桥梁，能够理解算法背后的逻辑，而不是仅仅停留在“调包侠”的层面。我希望这本书的线性代数部分能够详细讲解矩阵运算、特征值与特征向量的几何意义，以及它们在降维（如PCA）等算法中的应用。概率统计部分，我希望能够看到关于概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计等核心概念的清晰阐述，并且能理解它们如何被用于模型构建和评估。总而言之，我期待这是一本能让我真正“懂”机器学习背后数学的入门或进阶书籍。

评分☆☆☆☆☆

我是一个业余的机器学习爱好者，之前断断续续地学习过一些机器学习的算法，但总感觉自己的数学基础不够扎实，很多时候只能停留在“知其然，不知其所以然”的阶段。偶然看到这本书《程序员的数学3+2+1 线性代数+概率统计 机器学习数学算法程序设计教材书 算(3)》，被它明确的学习方向和内容概括所吸引。我尤其关注它将线性代数和概率统计与机器学习算法程序设计相结合的这个点，这正是我目前最需要加强的部分。我希望这本书能够提供一种由浅入深的学习体验，能够从最基本的数学概念讲起，然后逐步过渡到在机器学习中的具体应用。例如，在线性代数方面，我希望作者能详细讲解矩阵的各种运算，以及这些运算在图像处理、自然语言处理等领域的应用；在概率统计方面，我期望它能清晰地阐释概率分布、期望、方差等概念，并且能让我理解它们在模型训练和评估中的作用。我特别期待“算(3)”这个部分能详细讲解一些常用的机器学习算法背后的数学原理，比如梯度下降、牛顿法等优化算法，以及它们在实际程序中的实现细节。如果这本书能提供一些实际的代码示例，并且解释代码与数学原理之间的对应关系，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校大学生，正在攻读计算机科学专业，同时对人工智能和机器学习领域充满了浓厚的兴趣。在学习过程中，我发现数学基础，尤其是线性代数和概率统计，是理解许多高级算法的关键。偶然间我看到了《程序员的数学3+2+1 线性代数+概率统计 机器学习数学算法程序设计教材书 算(3)》这本书，它的名字和内容定位非常符合我的学习需求。我特别好奇“3+2+1”这个结构所代表的意义，它是否意味着将复杂的数学概念分解成更易于理解的部分？我希望这本书能够系统地介绍线性代数中的核心概念，比如向量、矩阵、线性方程组、特征值和特征向量，并解释它们在数据表示、特征提取和降维等机器学习任务中的应用。同时，我也期望它能在概率统计方面，深入讲解概率的基本原理、常见的概率分布、统计推断方法，以及它们在分类、回归和模型评估等方面的作用。最让我期待的是“机器学习数学算法程序设计教材书”这个定位，这意味着它不仅会讲解理论，还会指导我们如何将这些数学知识转化为实际的编程实现，并可能包含一些具体的代码示例，帮助我们更好地掌握算法的设计和实现。我希望这本书能够成为我通往机器学习领域的一块坚实基石。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚入手了这本《程序员的数学3+2+1》，主要是冲着它的“线性代数+概率统计 机器学习数学算法程序设计”这个副标题来的。说实话，我之前学过一些数学，但感觉零散，跟实际应用脱节。这本书的命名就非常有吸引力，“3+2+1”这个结构让我很好奇，是代表三个核心部分，两个辅助，一个总结？还是其他什么含义？我目前才刚翻到线性代数部分，感觉作者的讲解方式很适合程序员的思维。他没有上来就讲一大堆抽象的公式，而是尝试用一些编程中常见的例子来解释概念，比如矩阵在图像处理、向量在数据表示上的作用。这一点我非常欣赏，感觉学习起来没有那么枯燥。我特别期待后面关于概率统计的部分，因为在机器学习中，理解数据的分布、模型的不确定性以及如何进行统计推断至关重要。这本书有没有在概率统计部分讲解一些常见的分布，比如正态分布、伯努利分布，以及它们在模型中的应用？我希望它能像讲解线性代数一样，用通俗易懂的方式解释这些概念，并且能结合一些代码片段展示如何用Python等语言来实现这些统计计算。另外，“算法程序设计教材书”这个定位也很吸引人，意味着它不只是讲理论，还会教我们如何把这些数学知识转化为实际的程序。

评分☆☆☆☆☆

包装完好，不错。

评分☆☆☆☆☆

好评

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包装完好，不错。

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这三本里面，第一本最基础，适合数学基础薄弱的同学，好评。第二本讲概率，条件概率一个高中的知识点，讲的那么复杂，不适合初学者，差评！

评分☆☆☆☆☆

第一本讲的太基础，后两本挺好，都是要用的高级东西。讲的非常适合程序员看。

评分☆☆☆☆☆

还没看，应该还不错

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看着还不错，希望能有所收获

评分☆☆☆☆☆

看着还不错，希望能有所收获

评分☆☆☆☆☆

看着还不错，希望能有所收获