书籍介绍
本书紧贴计算机领域，从程序员的需求出发，精心挑选了程序员真正用得上的数学知识，通过生动的案例来解读知识中的难点，使程序员更容易对实际问题进行数学建模，进而构建出更优化的算法和代码。本书共分为三大模块：“基础思想”篇梳理编程中常用的数学概念和思想，既由浅入深地精讲数据结构与数学中基础、核心的数学知识，又阐明数学对编程和算法的真正意义；“概率统计”篇以概率统计中核心的贝叶斯公式为基点，向上讲解随机变量、概率分布等基础概念，向下讲解朴素贝叶斯，并分析其在生活和编程中的实际应用，使读者真正理解概率统计的本质，跨越概念和应用之间的鸿沟；“线性代数”篇从线性代数中的核心概念向量、矩阵、线性方程入手，逐步深入分析这些概念是如何与计算机融会贯通以解决实际问题的。除了理论知识的阐述，本书还通过Python语言，分享了通过大量实践积累下来的宝贵经验和编码，使读者学有所用...
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用户评论
数学是决定了一个人技术上能发展的上线，不管是数据结构与算法还是程序设计，其实底层很多原理或者思路都源自数学。书中程序员需要学的数学知识，让数学变得更加容易学习了，也能更快理解数学思维。
很好的一本编程数学书
由于项目需要, 所以读了主成分分析一小节, 读完后很有收获, 没有大段的文字描述, 没有硬核的数学公式, 深入浅出, 还有代码实现, 很容易就 get 到核心知识.
美中不足的是, 某些部分依然不够完善, 比如267 页的求解特征值的矩阵竟然没写特征值 λ ,直接对系数矩阵求行列式, 显然有问题.
但依然不能否认这本书是一本好书, 能够快速学到重要知识
追评: 又读了回归分析的线性方程组一小节, 讲述的矩阵变换的乘法观点很好, 很不错
总的来说, 强力推荐
不错，讲的很全面