程序员学数学和算法基础读什么书？
“宇宙是如此之大，颗粒太小，火箭是速度，化学工程的技巧，地球的变化，生物学的奥秘，日常使用的复杂性和数学无处不在。”
- 著名的数学家华卢根（Hua Luogeng）
数学非常有用，并且在计算机领域更为重要。程序员每天要做的最终目标无非是满足人们的需求并解决问题。算法是解决问题的解决方案，数学是优化该解决方案的武器！
如您所见，数学和算法对程序员尤为重要。但是实际上，由于基础差，许多程序员的效率或后续问题都很低。
在423本书节上，异步Jun汇编了有关数学和算法的基本书籍清单，并且还申请了粉丝的独家折扣，购买书籍的折扣没有40％的折扣。
使用方法：在订单结算页面上花费50元后，输入下面的折扣代码并添加完整的折扣。
折扣代码：ZGDM39 60元因购买超过300的购买；
折扣代码：SGUBJM 30元因购买200元的购买。
扫描QR码直接购买书籍
“数学之美第三版”
这是一项备受推崇的经典流行科学工作，许多机构推荐为数学主题的垫脚石，并且是信息领域的大学生必读的。
内容简介：
八年前，“数学之美”系列文章最初发表在Google Blackboard报纸上，并获得了数百万次点击，并受到了读者的高度赞扬。读者说，在阅读了“数学之美”之后，他们发现在大学中学到的数学知识，例如马尔可夫链，矩阵计算，甚至余弦功能，都是如此友好和栩栩如生，他们发现自然语言和信息处理很有趣。
在本书的创建中，作者重写了几乎所有文章，以便更轻松地解释高级数学原理，并使非专业读者欣赏数学的魅力。读者通过特定的示例学习的内容是如何思考问题 - 如何简化复杂性，如何使用数学来解决工程问题以及如何在没有固有思维的情况下对创新进行思考。
这本书的第一版获得了国家图书馆的第八本书奖。第二版添加了大数据和机器学习的内容。第三版添加了三个新章节，介绍了当今三个非常受欢迎的主题：区块链的数学基础，量子通信的原理和人工智能的数学限制。
“从理论到python实践的程序员的基本数学课程”
本书紧密关注程序员的需求。内容涵盖了大多数程序员所需的数学知识，涵盖了广泛的领域，生动的情况，经典和实用内容，并提供源代码。
内容简介
这本书与计算机字段密切相关。根据程序员的需求，它仔细选择了程序员可以真正使用的数学知识，并通过生动的情况来解释知识中的困难，从而使程序员更容易数学地对实践问题进行建模。 ，然后构建更优化的算法和代码。
本书分为三个主要模块：“基本思想”一章列出了编程中常用的数学概念和思想，不仅解释了从浅层到深层的数据结构和数学中的基本和核心数学知识，而且还解释了数学编程和算法“概率统计”一章的真实含义将贝叶斯公式以概率统计的目的为基础，解释了基本概念，例如随机的概念变量和概率分配向上解释，向下解释了幼稚的贝叶斯，并在生活和编程实用应用中分析其在生命和编程中，使读者能够真正了解概率统计的本质，并跨越概念和应用之间的差距； “线性代数”始于线性代数中的核心概念矢量，矩阵和线性方程，并逐渐深入分析这些概念与计算机的关系。整合并解决实际问题。
除了解释理论知识之外，这本书还通过Python分享了通过大量实践积累的宝贵经验和编码，以便读者可以学习一些有用的东西。本书的内容从概念到应用，然后是本质上，并深深地植根于层次。它不仅专注于培养读者发展良好的数学思维，还致力于推进读者的编程技术。它非常适合中级，他希望提高编程质量的基本上是程序员阅读和学习。
“ Python数学编程”
这是一本有趣，生动和实用的Python编程书，高中生可以理解！美国的亚马逊青少年学习计算机编程畅销书！通过编程，我们可以探索数学主题，例如代数，统计，几何，概率和微积分！您将从简单的项目开始，例如分解和二次方程求解。一旦掌握了这些基本知识，就可以处理更复杂的项目。
内容简介
这本书巧妙地结合了编程和数学，从一个简单的项目开始，并应用Python来解决高中和较低等级的数学问题，例如几何，概率，统计和微积分，进一步学习更复杂的数学内容和Python编程语言奠定了坚实的基础。这本书也可以用作Python初学者的初学者。通过学习书中的示例程序并完成这些编程挑战，读者可以提高其编程能力和技能。
您将从这本书中学到以下内容：
本书还提供了创造性的编程挑战和应用程序示例，可以帮助您将新学习的数学和编程技能付诸实践。您可以尝试解决各种有趣的问题，例如解决不平等，改组，在子弹飞行过程中吸引重力的影响，探索斐波那契序列和金段之间的联系，并将100,000次投掷到董事会上”，以估算圆，等等
“机器学习公式的详细说明”
这是Zhou Zhihua教授对“西瓜书”和“机器学习”公式的完整分析的指南 - “南瓜书”是Datawhale成员的自学注释。它已经对“西瓜书”（涵盖密钥和困难公式（涵盖密钥和困难公式）的250个关键和困难公式进行了详细的分析和推导。速率为99％），旨在解决机器学习中的数学问题。
这是一本必不可少的练习书，适用于机器学习以提高其基本数学能力的初学者 - 从本科数学的角度来分析和推断“西瓜书”中更加困难的公式，并添加很多沉重且困难的数学知识和参考材料，共享学习中遇到的“凹坑”以及跳过此“坑”的方法。对于新手进行机器学习的初学者，您也可以练习它！
内容简介
Zhou Zhihua老师的“机器学习”（通常称为“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教科书之一。这本书（通常称为“南瓜书”）是根据datawhale成员自学成才的“西瓜书”所作的笔记来编译的。它旨在分析“西瓜书”中的关键和困难公式，并在某些公式中添加特定的推导细节。
这本书有16章，对应于“西瓜书”的章节和公式。从本科数学的角度来解释了每个公式的派生和分析，希望帮助读者取得“一名大二学生在科学和工程数学方面具有坚实基础的年终学生”。
每章都有相关的阅读材料，供有兴趣的读者进一步学习和探索。这本书具有清晰的想法，独特的观点和合理的结构。它可以用作高等教育机构的计算机和相关专业的本科生或研究生的教科书，也可以用作对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考。
“机器学习的数学”
这是人工智能深度学习领域的经典教程，用于AI程序员的数学参考书，对机器学习算法的透彻理解，数学级别的核心算法原理的逻辑以及Python程序的解释，强烈建议许多专家和学者！
这本书总共有8章，为读者奠定了良好的数学基础，以掌握诸如“机器学习”，“深度学习”和“增强学习”之类的核心AI知识。
内容简介
本书的目的是帮助读者以全面和系统的方式学习机器学习所需的数学知识。该书由8章组成，努力准确并最大程度地减少机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数和矩阵理论，优化方法，概率理论，信息理论，随机过程和图理论。本书从机器学习的角度讲授了这些数学知识，并为其在该领域的应用提供了示例，以便读者可以对某些抽象数学知识和理论的实际应用有直观和具体的理解。
这本书的内容紧凑，结构清晰，易于理解和详细的解释。它可以用作计算机，人工智能，电子工程，自动化，数学和其他相关专业的教科书和教学参考书。这本书还具有人工智能领域的工程人员和技术人员和产品研发人员的强大参考价值。对于参与数学和应用的绝大多数数学爱好者来说，这本书也是一本自学的书。
“算法设计”
这是许多著名大学（例如哈佛，斯坦福大学，普林斯顿，多伦多等）使用的经典算法教科书。它使用示例来说明无聊的算法理论，更加关注算法设计思维的培养，并且是一本介绍性书籍，并且是一本入门书籍用于算法。
该书强调使用实践示例来说明无聊的算法理论开yun体育app官网网页登录入口，并更加关注算法设计思想，而不是算法复杂性分析。本书采用了一种新颖的教学方法来通过分析现实世界中的问题来刺激算法思想。
两位作者以清晰而直接的方式指导学生分析和定义问题，并找出适用于给定情况的算法设计原理。本书鼓励读者对算法设计过程有更深入的了解，并探索算法在更广泛的计算机科学领域中的应用。
内容简介
这是一本有关算法设计和分析的经典教科书。本书组织算法设计，使用多个典型示例分析了每种算法技术，并将算法理论与实际问题结合在一起，这是非常鼓舞人心的。本书重点介绍算法设计思想。每章从实际问题开始。深入和特定分析后，绘制了相应的算法的设计思想，并合理地分析和证明了算法的正确性和复杂性。本书涵盖了广泛的内容，并包含200多个精彩的练习。最后，它还扩展了Pspace问题，参数复杂性和其他内容。
“人工智能算法第1卷基本算法”
如果您想建造高层建筑，则必须专注于基础。本书教授基本的人工智能算法，例如维度方法，距离测量算法，聚类算法，错误计算，登山算法开元棋官方正版下载，模拟退火算法，Nelder-Mead-Mead算法和线性回归算法。本书中的所有算法都配备了特定的数值计算示例。
“人工智能算法”系列的目标读者是那些没有良好数学基础并且对人工智能感兴趣的人。这本书的读者只需要对大学代数和计算机编程具有基本知识，而本书以外的任何内容都将在书中详细说明。本书为读者提供了支持的样本程序代码。目前，有Java，C＃，R，C/C ++和Python语言版本以及社区支持和维护的Scala语言版本。
内容简介
算法是人工智能技术的核心。本书介绍了人工智能的基本算法。该书总共有10章，涵盖了维度方法，距离测量算法，K-均值聚类算法，错误计算，登山算法，模拟退火算法，Nelder-Mead-Mead-Mead-Mead-Mead-Mead算法和线性回归算法等。用特定的数值计算解释，读者可以自己尝试。
每章都有程序示例，GitHub都有示例代码以多种语言下载。本书适合作为对人工智能算法感兴趣的人工智能读者和读者的参考。
“人工智能算法卷2受自然启发的算法”
大自然为人类发明和创造提供了连续的灵感。本书介绍了一些在人工智能方案中提供解决方案的算法kaiyun.ccm，涉及跨和突变，遗传算法，粒子群优化，细胞自动机和其他问题 - 所有这些都受到基因，鸟类，蚂蚁，蚂蚁，细胞或树木的影响。尽管该算法的灵感是自然，但读者不必拥有生物学知识就可以理解这本书。
这是AI算法的介绍性教程，算法简介，也是解释人工智能的基本算法的示例！丰富的示例代码和在线资源，提供在线实验环境，源代码下载，方便动手实践和扩展学习！
内容简介
算法是人工智能技术的核心，自然是人工智能算法灵感的重要来源。本书介绍了受基因，鸟类，蚂蚁，细胞和树木影响的算法，这些算法为各种AI场景提供了实用的解决方案。这本书总共有10章，涵盖了种群，跨境和突变，遗传算法，物种形成，粒子群优化，蚂蚁菌落优化，细胞自动机，人造生命和建模等问题。本书中的所有算法都用特定的数值计算来解释，每章都配备了程序示例，读者可以自己尝试。
“ Baiwen机器学习算法工程师带您去面试”
人工智能经历了起伏。最近的十年来，最近的人工智能浪潮始于过去。技术的飞跃带来了应用的可能性。接下来的几年将是一个充分普及人工智能技术的时期，以及算法工程师的稀缺时期。
本书旨在帮助对人工智能和机器学习感兴趣的朋友，以更深入地了解该领域的基本技能，帮助每个软件工程师成为自信的AI从业人员，并帮助每个数据科学家成为一名杰出的AI研究人员。对于每位渴望进入该领域的工程师，这本书将迅速铺平一条通往您目标的道路。
内容简介
本书收集了100多个机器学习问题，近年来，其中大多数出现在算法工程师的书面测试和访谈中。作者试图根据实际应用提供详细的答案，并突破从理论到应用的障碍。这本书还讲述了算法背后的许多短篇小说，以提高读者对问题的理解。
“ Baifang Deep Learning算法工程师带您去面试”
人工智能时代的程序员必须阅读深度学习访谈书，该书全面包括135个真正的算法访谈问题，直接达到了访谈的关键点。领先的互联网公司使用它。它是由动手深度学习的作者的《数学之美》和《李穆》的作者吴Jun推荐的，并推荐了！
这本书适合于相关专业的学生来检查和加强他们对所学知识的掌握，求职者可以快速审查和补充相关的深度学习知识，算法工程师可以随时将其称为参考书。
此外，与人工智能或深度学习感兴趣的研究人员还可以通过这本书了解一些流行的人工智能应用程序，核心算法及其思想。
内容简介
深度学习是学术界和行业的一个非常热门的话题，并且已成功地应用于许多行业。这本书是由Hulu的近30个算法研究人员和算法工程师共同撰写的。它专门针对深度学习领域，是“ Baifang Machine Learning：算法工程师带您参加面试”的扩展。
这本书的内容大致分为两个部分。第一部分介绍了经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络，复发性神经网络，图形神经网络，生成模型，生成的对抗网络，增强性学习，元学习和自动化机器。学习等；第二部分介绍了深度学习在某些领域的应用，包括计算机视觉，自然语言处理，推荐系统，计算广告，视频处理，计算机听力，自主驾驶等。
这本书仍然以知识点问题和答案的形式组织内容。每个问题都使困难水平和相关的知识点敦促读者进行自我检查并积极思考。本书中的每一章都仔细筛选了相应领域中不同方面和级别的问题，并彼此匹配以显示深度学习的奇妙性，以便不同的读者可以找到合适的内容。
这本书适合于相关专业的学生来检查和加强他们对所学知识的掌握，求职者可以快速审查和补充相关的深度学习知识，算法工程师可以随时将其称为参考书。此外，与人工智能或深度学习感兴趣的研究人员还可以通过这本书了解一些流行的人工智能应用程序，核心算法及其思想。
“所包含的树是稀薄的；
九层平台从一堆土壤开始。
一千英里的旅程始于一步。透明
程序员，从这些书开始。
很好地练习基本技能，并勇敢地进入IT世界！
