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掌握编程所需的数学知识通俗易懂 , 穿插大量有趣的实例和图表论述程序员和数学爱好者所需掌握的数学基础知识、几率统计和线性代数知识同时也是机器学习、数据发掘、模式辨认领域必须掌握的内容
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《程序员的数学》讲授了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法,分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法 。
《程序员的数学2:几率统计》触及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的几率散布、协方差矩阵、多元正态散布、估计与检验理论、伪随机数以及几率论的各类应用 。
《程序员的数学3:线性代数》内容包括向量、矩阵、行列式、矩阵求逆、线性方程、特点值、对角化、Jordan 标准型、特点值算法、LU 分解等 。
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