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AI時代Math元年 - 用Python全精通數學要素

的圖書
AI時代Math元年 - 用Python全精通數學要素 AI時代Math元年 - 用Python全精通數學要素

作者:姜偉生 
出版社:深智數位股份有限公司
出版日期:2023-10-25
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:AI時代Math元年 - 用Python全精通數學要素

✦✧✦ 圖解思維 + 零基礎 ✦✧✦
▶▶▶ 打破數學間不同單元的壁壘,融會完整的知識體系!


全書分為以下幾個部分:
基礎:從加減乘除四則運算開始,並在第1和2章深入介紹向量和矩陣的基本運算,以及在不同章節穿插線性代數基礎知識。
座標系:第5和6章介紹笛卡爾座標系,將幾何和代數相結合,強調代數式的視覺化和幾何體的參數化。
解析幾何:第7、8、9章介紹解析幾何內容,重點在於距離度量和橢圓。強調使用等距線和其他視覺化工具,以及橢圓在多個領域的應用。
函式:第10至14章圍繞函式展開。強調在學習函式時繪製函式線圖、使用視覺化工具觀察二元函式,以及不同函式的特性與應用。第14章解釋數列,強調累加、極限等是微積分的基礎。
微積分:第15至19章介紹微積分和最佳化問題。導數、偏導數、微分和積分提供了研究函式性質的量化工具。強調使用幾何圖解理解這些概念,以及微積分在最佳化問題中的應用。
機率統計:第20、21章為機率統計入門。強調代數部分與機率統計的關聯,介紹了二項樹和隨機過程,以及通過影像展示機率統計定義。
線性代數:最後四章介紹線性代數。第22章視覺化向量和向量運算。第23、24、25章以「雞兔同籠三部曲」為核心,通過虛構故事展示了線性方程組、向量空間、投影、最小二乘線性回歸、馬可夫過程和特徵值分解等內容。

【本書特點】
✪ 將一生中從小學到研究所的數學總整理!
✪ 機器學習基礎全部完整打好
✪ 將數學視為思想、工具、語言、體系、基石、藝術的角度進行學習
✪ 分為基礎、座標系、解析幾何、函式、微積分、機率統計、線性代數七大部分
✪ 不再應付考試,重新愛上數學
✪ 不再亂猜,寫機器學習程式碼時,每一行指令背後代表的數學基礎都清清楚楚
✪ 學數學本身,也學數學歷史,介紹史上幾個最偉大的數學家

※ 本書資源可至深智官網下載:deepwisdom.com.tw

作者簡介:

姜偉生
姜偉生,博士FRM。勤奮的小鎮做題家,熱愛知識可視化和開源分享。自2022年8月開始,在GitHub上開源「鳶尾花書」學習資源,截至2023年9月,已經分享4000多頁PDF、4000多幅矢量圖、約2000個代碼文件,全球讀者數以萬計。

作者序
前言

感謝
首先感謝大家的信任。
作者僅是在學習應用資料科學和機器學習演算法時,多讀了幾本數學書,多做了一些思考和知識 整理而已。知者不言,言者不知。知者不博,博者不知。由於作者水準有限,斗膽把自己所學所思與大家分享,作者權當無知者無畏。希望大家在Github 多提意見,讓這套書成為作者和 讀者共同參與創作的作品。
特別感謝清華大學出版社的欒大成老師。從選題策劃、內容創作到裝幀設計,欒老師事無巨細、一路陪伴。每次與欒老師交流,都能感受到他對優質作品的追求、對知識分享的熱情。

出來混總是要還的
曾幾何時...
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目錄
第 1 篇 基礎

1 萬物皆數
1.1 數字和運算:人類思想的偉大飛躍
1.2 數字分類:從複數到自然數
1.3 加減:最基本的數學運算
1.4 向量:數字排成行、列
1.5 矩陣:數字排列成長方形
1.6 矩陣: 一組列向量,或一組行向量
1.7 矩陣形狀:每種形狀都有特殊性質和用途
1.8 矩陣加減:形狀相同,對應位置,批次加減

2 乘除
2.1 算術乘除:先乘除,後加減,括號內先算
2.2 向量乘法:純量乘法、向量內積、逐項積
2.3 矩陣乘法:最重要的線性代數運算規則
2.4 矩陣乘法第一角度
2.5 矩陣乘法第二角度
2.6 矩陣除法:計算反矩陣...
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