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1、封面介绍2、出版时间2023年8月3、推荐理由这不是一本数据结构和算法的入门书,而是一本刷算法题的参考书。刷题并不是目的,形成属于自己的解题方法论才是目的。本书力图洞悉题目的内在联系,任它千般变化,你也能直指核心,沉稳应对。另外,几百张手绘算法原理图,几十个可视化面板展示算法过程,降低理解成本,加强学习效果。本书专攻算法刷题,训练算法思维,应对[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年4月3、推荐理由计算机科学中的数学:信息与智能时代的必修课》原为麻省理工学院计算机科学与工程专业的数学课程讲义,谷歌技术专家参与编写,涵盖计算机科学涉及的全部基础数学知识,包括形式逻辑符号、数学证明、归纳、集合与关系、图论基础、排列与组合、计数原理、离散概率、递归等,特别强调数学定义、证明及其应用方法。该书因具有系[...]

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1、封面介绍2、出版时间2013年7月3、推荐理由《统计学精品译丛:随机过程(原书第2版)》中文简体字版由约翰威利父子公司授权机械工业出版社出版。未经出版者书面许可,不得用任何方式复制或抄袭本书内容。《统计学精品译丛:随机过程(原书第2版)》从概率的角度而不是分析的角度来看待随机过程,书中介绍了随机过程的基本理论,包括Poisson过程、Marko[...]

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1、封面介绍2、出版时间2016年1月3、推荐理由本书内容丰富,除了介绍概率论基本知识点外,还介绍了矩母函数、最小二乘估计、泊松过程、马尔可夫过程和贝叶斯统计等内容。书中实例丰富,图文并茂,针对每节主题设计了相应的习题,还提供了部分难题的解答,便于读者自学。本书多年来在MIT、斯坦福大学、加州大学等名校被用作概率课程教材,经过课堂检验和众多师生的反[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年5月3、推荐理由“微积分”这一名称出现在哪本书中?微积分教科书又是谁人所写?微积分是谁发明的?洛必达法则居然是伯努利的研究成果?谁被誉为“分析学的化身”?谁又被誉为“现代分析学之父”?哪些数学天才使微积分的创建过程终于画上句号?……《微积分的历程:从牛顿到勒贝格》将带你一一探究上述问题。《微积分的历程:从牛顿到勒贝[...]

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1、封面介绍2、出版时间2016年10月3、推荐理由对于大多数学生来说,微积分或许是他们曾经上过的倍感迷茫且很受挫折的一门课程了。本书不仅让学生们能有效地学习微积分,更重要的是提供了战胜微积分的可靠工具。本书源于风靡美国普林斯顿大学的阿德里安·班纳教授的微积分复习课程,他激励了一些考试前想获得成功但考试结果却平平的学生。作者班纳是美国普林斯顿大学的[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年6月3、推荐理由本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话,结合回归和分类的具体问题,逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中,重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时,还通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用,进而加深读者对相关数学知识的理解。一本书掌握机器学习的基础数学:(1[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年8月3、推荐理由本书内容丰富有趣,文字表述思路清晰、通俗易懂,实例讲解细致深入,图例直观形象。每章均配有丰富习题供读者练习,适合作为数学及相关专业的数学思维课程教材,也可供广大数学爱好者、数学相关专业的科研人员和工程技术人员自学参考。本书以大量生动有趣的问题求解实例为背景,使用通俗易懂的语言,深入浅出地介绍优美的数[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年1月3、推荐理由人工智能深度学习领域经典教程,AI程序员的数学参考书,透彻理解机器学习算法,从数学层面搞懂核心算法原理的逻辑,python程序讲解,众多专家学者力荐本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成,力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分,线性代数与矩阵论,**[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年10月3、推荐理由本书以零基础讲解为宗旨,面向学习数据科学与人工智能的读者,通俗地讲解每一个知识点,旨在帮助读者快速打下数学基础。  全书分为 4 篇,共 17 章。其中第 1 篇为数学知识基础篇,主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日乘子法;第 2 篇为数学知识核心篇,主要讲述了线性代数基础、特征值与[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年11月3、推荐理由1、本书是目前国际上关于数值线性代数方面最权威、最全面的一本专著,系统介绍了矩阵计算的基本理论和方法。2、本书是已故美国科学院院士、美国工程院院士吉恩·戈卢布(GeneH. Golub)等人的经典巨著,是矩阵计算领域的标准性参考文献。3、本书被美国加州大学、斯坦福大学、华盛顿大学、芝加哥大学、中国[...]

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1、封面介绍2、出版时间2010年4月3、推荐理由《概率论基础(第三版)》系统讲述概率论的基本概念、方法、理论和应用。内容有事件与概率,条件概率与统计独立性,随机变量与分布函数,数字特征与特征函数,极限定理等五章。每章有简要的小结并配有精选的习题。只假定读者具有微积分基础知识,可供高等学校数学类专业作为教材使用,也可供理工科各专业和经济、金融类专业[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年9月3、推荐理由对于学生来说,学习概率论及其众多应用、技术和方法似乎非常费力且令人生畏,而这正是本书的用武之地。这本通俗易懂的学习指南旨在用作概率论的独立教材或相关课程的补充材料,可帮助学生轻松地学习概率论知识并取得良好效果。本书基于史蒂文·J. 米勒在布朗大学、曼荷莲学院和威廉姆斯学院教授的课程而作。米勒通过先修[...]

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1、封面介绍2、出版时间2009年8月3、推荐理由《概率论与数理统计(第4版 简明本)》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。《概率论与数理统计(第4版 简明本)》是第四版的简明本。《概率论与数理统计(第4版 简明本)》内容包括概率论与数理统计两部分。与第四版比较,未列入“随机过程”和“选做习题”,并对第七章、第八章的内容和习题略加调整。《概率论[...]

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1、封面介绍2、出版时间2008年6月3、推荐理由《概率论与数理统计(第4版)》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材,在2001年出版的概率论与数理统计(第三版)的基础上增订而成。本次修订新增的内容有:在数理统计中应用Excel,bootstrap方法,P值检验法,箱线图等;同时吸收了国内外优秀教材的优点对习题的类型和数量进行了渊整和充实。《概率[...]