图书全称
《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python 编程》(鸢尾花数学大系)
出版信息
- 作者:姜伟生
- 出版社:清华大学出版社
- 出版年:2023-5
- 定价:238.00元
- 装帧:平装
- 丛书:鸢尾花数学大系
- ISBN:9787302628507
- 语言:中文
图书简介
《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python 编程》是“鸢尾花数学大系”中的核心之作,由姜伟生博士倾力打造,旨在将数学从枯燥的考试工具转变为面向未来的实用技能,助力读者掌握“数学 + 编程 + 机器学习”的王牌组合。本书打破传统数学教材的板块界限,从基础的加减乘除起步,逐步涵盖算术、代数、线性代数、几何、解析几何、概率统计、微积分与优化方法,内容层层递进,最终连接到数据科学与机器学习的实际应用。全书共21章,第1-2章从数字分类到向量矩阵运算奠定基础,如矩阵加减与乘法的多种视角;第3章梳理几何知识,如点线面与空间关系;第4章深入代数运算与方程求解;第5-6章引入坐标系,讲解直角坐标与极坐标的应用;第7-9章聚焦解析几何,涵盖曲线方程与几何变换;第10-14章围绕函数展开,从基本性质到复合函数与反函数;第15-19章系统讲解微积分与优化,包括极限、导数、积分及梯度下降等实用方法;第20-21章入门概率统计,涉及分布、期望与假设检验;最后四章回归线性代数,探讨行列式、特征值与矩阵分解的进阶内容。
本书创新性地融入“全彩图解 + 微课 + Python 编程”模式,每章配以2000多幅矢量图直观阐释概念,辅以约1000个开源代码文件展示数学在编程中的实现,如用Python计算矩阵逆或绘制函数图像。同时,穿插微课资源(可通过配套链接获取),以动态形式讲解难点。此外,本书紧扣数据科学与机器学习应用,例如矩阵运算如何支持神经网络、概率统计如何用于模型评估,让读者学以致用。虽号称“从加减乘除到机器学习”,但建议读者具备高中数学基础,若熟悉大学微积分、线性代数与概率统计,则更易上手。作者克服传统教材晦涩枯燥的弊端,以趣味性与实用性激发学习兴趣,旨在让读者看得懂、有思考、更自信,真正爱上数学并应用于未来。
作者简介
姜伟生
博士,金融风险管理师(FRM),小镇出身的勤奋学者,专注于知识可视化与开源教育。自2022年8月起在GitHub开源“鸢尾花书”资源,至2023年4月已分享2000多页PDF、2000多幅矢量图及约1000个代码文件,惠及全球万千读者。
图书书评
《数学要素》以“数学与编程的完美融合”和“未来技能的实用宝典”为亮点,图文并茂、深入浅出,被誉为“数据时代数学启蒙的扛鼎之作”。
从基础运算到机器学习应用,本书以全彩图解与Python代码赋予数学新生命。评论家称其“既是学习工具,也是思维启迪”。
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