数学要素 全彩图解 + 微课 +Python 编程pdf电子书下载
这是一套前所未见的数学书，更是一套具备极高颜值的书。姜伟生博士自谦“小镇做题家”，实际上他是国际著名金融企业的金融科技专家。很难想象一位以“术数”为业的金融家具备如此彻底的分享动机，同时，姜博士有着卓越的艺术品位和设计能力，不仅承担了这套书的精深内容，更承担了全系图书的整体设计。希望读者从枯燥的常规数学书中解脱出来，赏心悦目地慢慢走入缤纷的数学宇宙。 数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所 有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学 编程 机器学习”是王牌。这次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学， 在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 《数学要素：全彩图解 微课 Python编程》打破数学板块的藩篱，将算数、代数、线性代数、几何、解析几何、概率统计、微积分、优化方法等板块有机结合在一起。从加、减、乘、除四则运算讲起，主要内容包括：第 1、2 章讲解向量和矩阵的基本运算；第 3 章讲解常用几何知识；第 4 章讲解代数知识；第 5、6 两章介绍坐标系；第 7、8、9 三章介绍解析几何；第 10 章到第 14 章都是围绕函数展开；第 15 章到第 19 章讲解微积分以及优化问题内容；第20、21 两章是概率统计入门；《数学要素：全彩图解 微课 Python编程》后四章以线性代数收尾。 《数学要素：全彩图解 微课 Python编程》内容编排上突出“图解 编程 机器学习应用”。讲解一些特定数学工具时，《数学要素：全彩图解 微课 Python编程》会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域应用场景，让大家学以致用。 显示全部信息 作者简介 姜伟生 博士 FRM。 勤奋的小镇做题家，热爱知识可视化和开源分享。自2022年8月开始，在GitHub上开源“鸢尾花书”学习资源，截至2023年4月，已经分享2000多页PDF、2000多幅矢量图、约1000个代码文件，全球读者数以万计。 绪论 1 1.2 数字分类：从复数到自然数 11 1.3 加减：基本的数学运算 15 1.4 向量：数字排成行、列 18 1.5 矩阵：数字排列成长方形 19 1.6 矩阵：一组列向量，或一组行向量 23 1.7 矩阵形状：每种形状都有特殊性质和用途 25 1.8 矩阵加减：形状相同，对应位置，批量加减 26 第2章 乘除 29 2.2 向量乘法：标量乘法、向量内积、逐项积 34 2.3 矩阵乘法：重要的线性代数运算规则 36 2.4 矩阵乘法视角 40 2.5 矩阵乘法第二视角 43 2.6 矩阵除法：计算逆矩阵 46 显示全部信息 感谢 首先感谢大家的信任。 作者仅仅是在学习应用数据科学和机器学习算法时，多读了几本数学书，多做了一些思考和知识整理而已。知者不言，言者不知。知者不博，博者不知。由于作者水平有限，斗胆把自己所学所思与大家分享，作者权当无知者无畏。希望大家在B站视频下方和Github多提意见，让这套书成为作者和读者共同参与创作的作品。 特别感谢清华大学出版社的栾大成老师。从选题策划、内容创作到装帧设计，栾老师事无巨细、一路陪伴。每次与栾老师交流，都能感受到他对优质作品的追求、对知识分享的热情。 曾几何时，考试是我们学习数学的动力。考试是头悬梁的绳，是锥刺股的锥。我们中的大多数人从小到大为各种考试埋头题海，数学味同嚼蜡，甚至让人恨之入骨。 数学给我们带来了无尽的“折磨”。我们甚至恐惧数学，憎恨数学，恨不得一走出校门就把数学抛之脑后，老死不相往来。
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