Értékelés:
A könyv átfogó bevezetést nyújt a programozók számára alapvető matematikai fogalmakba, ötvözve az elméletet a gyakorlati Python implementációkkal. Bár értékes forrásként szolgál a matematikai megértés fejlesztéséhez a programozással összefüggésben, különösen a korlátozott matematikai háttérrel rendelkezők számára, jelentős hiányosságai vannak a kódolási példák és a forrásanyag elérhetősége tekintetében.
Előnyök:⬤ A programozás szempontjából fontos matematikai fogalmak, köztük a lineáris algebra, a számtan és a gépi tanulási technikák mélyreható lefedése.
⬤ Nagy hangsúlyt fektet a gyakorlati alkalmazásokra, Python kódpéldákkal, amelyek segítenek megvilágítani az anyagot.
⬤ Jól alkalmazható kezdők és a matematikai ismereteiket felfrissíteni kívánók számára, mivel sok felhasználó szerint képes áthidalni a megértésben mutatkozó hiányosságokat.
⬤ Ingyenes e-könyvet tartalmaz, amelyet egyes felhasználók hasznosnak találnak.
⬤ A teljes megértéshez előzetes programozási és matematikai ismeretekre van szükség, így kevésbé alkalmas teljesen kezdők számára.
⬤ Több felhasználó arról számolt be, hogy a kódolási példák nem úgy működnek, ahogyan azt tervezték, ami frusztrációt és időveszteséget okoz.
⬤ Néhány felhasználó csalódott volt amiatt, hogy a könyvben hivatkozott forráskód nem volt elérhető online, ami korlátozta a könyv használhatóságát.
⬤ Panaszok érkeztek arra vonatkozóan, hogy a fekete-fehér e-book verzióból hiányzik a vizuális megjelenítés a színes változathoz képest, és egyesek úgy érzik, hogy a könyv bizonyos matematikai témákat nem tárgyal mélységében.
(16 olvasói vélemény alapján)
Math for Programmers: 3D Graphics, Machine Learning, and Simulations with Python
A Matek programozóknak című könyvben fontos matematikai fogalmakat fedezhetsz fel gyakorlati kódoláson keresztül.
Összefoglaló
Ahhoz, hogy az adattudomány, a gépi tanulás, a számítógépes grafika és a kriptográfia területén munkát kapj, erős matematikai ismereteket kell hoznod a buliba. A Matek programozóknak című könyv megtanítja az ezekhez a menő szakmákhoz szükséges matematikát, arra koncentrálva, amit fejlesztőként tudnod kell. A sok hasznos grafikával és több mint 200 gyakorlattal és miniprojekttel teli könyv kinyitja az ajtót az érdekes - és jövedelmező! -karrierlehetőségek előtt napjaink legmenőbb programozási területein.
A nyomtatott könyv megvásárlása magában foglalja a Manning Publications ingyenes e-könyvét PDF, Kindle és ePub formátumban.
A technológiáról
Hagyja ki a matematikai zsargont: Ez az egyedülálló könyv a Python segítségével tanítja meg a matematikát, amelyre a játékok, szimulációk, 3D-s grafikák és gépi tanulási algoritmusok készítéséhez van szükség. Fedezd fel, hogyan kel életre az algebra és a számtan, amikor kódban látod őket!
A könyvről
A Matematika programozóknak című kurzusban fontos matematikai fogalmakat fedezhetsz fel a gyakorlati kódoláson keresztül. A grafikákkal és több mint 300 gyakorlattal és miniprojekttel teli könyv kinyitja az ajtót az érdekes - és jövedelmező! -karrierlehetőségek előtt napjaink legmenőbb területein. Miközben a lineáris algebra, a számtan és a gépi tanulás alapjaival foglalkozik, elsajátítja a Python legfontosabb könyvtárait, amelyek segítségével ezeket a gyakorlatban használható szoftveralkalmazásokká alakíthatja.
Mi van benne?
Vektorgeometria a számítógépes grafikához.
Mátrixok és lineáris transzformációk.
Alapfogalmak a számtanból.
Szimuláció és optimalizálás.
Kép- és hangfeldolgozás.
Gépi tanulási algoritmusok regresszióhoz és osztályozáshoz.
Az olvasóról
Algebrai alapismeretekkel rendelkező programozók számára.
A szerzőről
Paul Orland programozó, szoftvervállalkozó és a matematika szerelmese. Társalapítója a Tachyus nevű start-up vállalkozásnak, amely az energiaipar számára készít prediktív analitikai szoftvereket. Online megtalálható a www.paulor. land címen.
Tartalomjegyzék
1 Matematikát tanulni kóddal.
I. RÉSZ - VEKTOROK ÉS GRAFIKÁK.
2 Rajzolás 2D vektorokkal.
3 Felemelkedés a 3D-s világba.
4 Vektorok és grafikák transzformálása.
5 Transzformációk számítása mátrixokkal.
6 Általánosítás magasabb dimenziókra.
7 Lineáris egyenletrendszerek megoldása.
2. RÉSZ - SZÁMTAN ÉS FIZIKAI SZIMULÁCIÓ.
8 A változás mértékének megértése.
9 Mozgó tárgyak szimulálása.
10 Szimbolikus kifejezésekkel való munka.
11 Erőterek szimulálása.
12 Egy fizikai rendszer optimalizálása.
13 Hanghullámok elemzése Fourier-sorozattal.
3. RÉSZ - GÉPI TANULÁSI ALKALMAZÁSOK.
14 Függvények illesztése adatokhoz.
15 Adatok osztályozása logisztikus regresszióval.
16 Neurális hálózatok képzése.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)
