Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python
Неважно, чем вы занимаетесь - большими данными, машинным обучением, компьютерной графикой или криптографией - без математики вам не обойтись! Везде сейчас требуются базовые знания и понимание алгоритмов.
Практические примеры позволят легко разобраться с самыми необходимыми математическими понятиями. 300 упражнений и мини-проектов откроют вам новые возможности в освоении интересных и популярных IT-профессий. Вы познакомитесь с базовыми библиотеками Python, используемыми при разработке реальных приложений, и вспомните давно забытые основы линейной алгебры и матана.
Практические примеры позволят легко разобраться с самыми необходимыми математическими понятиями. 300 упражнений и мини-проектов откроют вам новые возможности в освоении интересных и популярных IT-профессий. Вы познакомитесь с базовыми библиотеками Python, используемыми при разработке реальных приложений, и вспомните давно забытые основы линейной алгебры и матана.
Пікірлер1
👍Ұсынамын
🔮Қазыналы
💡Танымдық
🎯Пайдалы
🚀Көз ала алмайсың
🐼Сүйкімді
Дәйексөздер73
Страх перед математикой настолько распространен, что даже назван математической тревожностью (math anxiety).
Я не эксперт по машинному обучению, поэтому обращался к множеству источников, чтобы убедиться, что представил его точно и правильно. Больше всего на меня повлиял курс Эндрю Ына (Andrew Ng) Machine Learning на Coursera и серия Deep Learning от 3Blue1Brown на YouTube. Это отличные ресурсы, и если вы обращались к ним, то заметите, как они повлияли на подачу сведений в трети книги.
Код примеров из этой книги доступен для загрузки на веб-сайте издательства Manning (https://www.manning.com/books/math-for-programmers), а также в репозитории GitHub (https://github.com/orlandpm/math-for-programmers).
