程序员数学：用Python学透线性代数和微积分

本书让从程序员的角度、以程序员易于理解的方式来帮助读者学习数学。 本书跟结城浩的《程序员的数学》系列图书不同。尽管从书名上来讲，本书只是少了一个“的”字，但并不是为了避嫌（毕竟《程序员的数学》中文译本也出自图灵公司），而是恰到好处地给予了一种隐喻——这本书对数学知识的讲解更为直接。 比起完全的启发式写作，本书作者更关注读者是否真正掌握了相关的数学知识，主要体现在以下三点。 本书作者规划了详细的学习路径——从基础的向量计算到最终的神经网络训练，基本涵盖了业务工程师和初级算法工程师所需了解的所有数学知识。 作者的写作基于大量的代码片段，且以Jupyter Notebook为载体，读者可以直接把学到的数学知识转化为代码。当然，作为读者的你也不必有太大的心理负担，本书中的代码完全遵循“够用就好”的原则，不会增加额外的学习开销。 作者为各章添加了大量的练习（事实上，很少见到一本书里有这么多练习）。这些练习既有开放式的提问，又有针对正文内容的扩展和提升。 综上所述，本书的阅读体验很棒，学习曲线十分平缓，并且章节之间环环相扣。最关键的是，它能帮你通过代码来学习数学，并且用包含数学知识的代码来解决实际问题。

#程序员数学 用python学透线性代数和微积分 数学拥有无穷的力量。它既帮助游戏开发工程师建模物理世界，也帮助量化金融分析师赚取利润，还帮助音频处理工程师制作音乐。在数据科学和机器学习领域，数学知识更是不可或缺的。 本书的主要学习工具是python编程语言：用代码学习数学的一个好处是，设计必须精确，以便计算机理解，而且永远不会让新符号产生歧义。 #可以使用数学和软件解决商业问题：预测金融市场走势、寻找优质交易、构建三维图形和动画、对物理世界建模、 #分析性左脑-借助高级编程：使用正式的语言--代码中的任何语法错误或拼写错误都会导致程序运行失败。写代码的时候，不仅需要语法正确的语句，还需要数学的抽象性；引入抽象可以帮助你组织和交流更宏大更强有力的思想，用代码写数学语句，计算机会帮你辅助检查。

强烈推荐！向量矩阵线代什么的，大学时就一点也没学会。到现在更是早就忘的光光的了。看了这本书不知不觉就了解了这些知识并理解了其在计算机方面的运用。本书思路清晰明确，例子通俗易懂，手不释卷，痴迷的一路看完。就是一点小遗憾，最后神经网络训练那部分没能很理解是怎么实现的。再找别的书补补吧

强力推荐！！！ 通熟易懂，把线性代数、微积分和机器学习等相关内容的核心知识及原理，讲解的非常透彻，看完有种恍然大悟的感觉！ 1.核心知识用图形、文字和代码，简单易懂的描述清楚 2.结合实际应用场景，将数学知识融入其中，避免了枯燥乏味 3.代码简洁，可实操 4.以前没有学过线性代数、微积分和python编程的同学也可以阅读此书

被书名骗了，看前面几章以为是写关于游戏的线性代数知识，后面越看越不对劲，知识点慢慢偏离游戏的范畴，看到最后几章才恍然大悟，前面所有的知识点其实都是为了机器学习铺垫。。。真是天都塌了，浪费了我两个月。。。然去豆瓣看了下这书的英文，Math for Programmers: 3D Graphics, Machine Learning, and Simulations with Python，这书名应该叫程序员数学：3D图形和机器学习，一星差评！

看过吴恩达numpy手撕神经网络的教程 看了b站上特别牛的讲线性代数的视频 又看了这本书 总结，数学yyds

看得头晕脑胀的一本极其抽象的书，每前进一章，都在加大难度，硬着头皮我只能说我看懂了30%。但是收获也是非同寻常的。清晰了微积分和线性代数的本质，了解了在动画，声波，射程方面的应用。最深刻的是了解了机器学习中的分类和回归的两种监督学习的算法。其中梯度下降的用法被强化理解更深刻了。

看了一半了，提前推荐一下，写代码很多时候理论都是拿来就用，其实应该去看看到底怎么回事，就如同我们读过很多书，别人说了一句话，你能直接指出出自哪里，谁写的，但是仅限于此，就如同我知道这个算法好，但是我不知道算法理论是什么，我觉得更应该去怎么吸收变成自己知识库。比如图形变换，正常图形很多几十万像素去移动，需要计算几十万次，但是从二维转换成三维，应用矩阵计算只需要几百次，这就是差距。

这本书虽然存在一些瑕疵，但是整体来看瑕不掩瑜，是不可多得的入门教材。 1. 结合python实现，能让读者更好地理解数学公式和原理背后的细节，引导读者动手学习 2. 结合简单的示例，由浅入深地讲解线性代数和微积分，即使没有高等数学水平的读者也能轻松上手 本书的遗憾： 1. 像作者所说的那样，由于篇幅太长，本书没有讲解概率论方面的知识，实属遗憾，期望作者出书讲解概率论方面的知识 2. 第三部分只是浅尝辄止般地讲解了机器学习线性回归和神经网络基础，让人读完意犹未尽，但是又不至于达到入门机器学习的地步，有点遗憾 很喜欢作者由浅入深、循序渐进地行文方式，期待阅读作者更多的书籍

作为一个程序员，我得承认，老美的一些程序设计，真的是让人非常佩服，非常复杂的程序，通过拆解为多个较为简单的模块，像搭积木一样，就能完成一个非常复杂的功能 另外一点，让我佩服的是，这些关于程序的书都有源代码，像人工智能学习这种，他也有源代码，你直接照抄就行了，抄下来你就会了 这本书通过同步编程来解释数学中的一些概念，非常形象，线性代数其实是很抽象的概念，当年我们学的时候都不知道这个东西是干啥的，现在，随着机器学习的兴起，线性代数的作用越来越大，总体而言，这是一本非常好的书