程序员数学：用Python学透线性代数和微积分
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5
14.5小结
15.1用真实数据测 试分类函数
15.2绘制决策边界
15.3将分类问题构 造为回归问题
15.4探索可能的 logistic函数
15.5寻找最 佳logistic
函数
15.6小结
16.1用神经网 1
络对数据进行 分类
16.2手写数字 2
图像分类
3 16.3设计神经
网络
4 16.4用
梦中之书，这本书太棒了，将程序和数学完美结合，借助程序来更深入的理解数学，借助数学来更好的使用 程序。
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。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。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。
读书笔记
fyi github/orlandpm/math-for-programmers where u can find the Jupiter notebook for each chapter。
跟着书慢慢边思考边阅读，目前进度在第三章。这是一本很好的书！。
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。
B.4用 Matplotlib
绘制数据
B.5 Python 中的面向对 象编程
C.1重现第3章中的 八面体
C.2变换视角
C.3加载和渲染犹他 茶壶
C.4练习
作者介绍
这是《程序员数学：用Python学透线性代数和微积分》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
8.3瞬时流 速的近似值
0 4
8.4体积变 化的近似值
0 6
8.6小结
0 5
8.5绘制随 时间变化的 体积图
9.2模拟加速
9.1模拟匀速运动
9.3深入研究欧拉 方法
9.4用更小的 时间步执行 欧拉方法
9.5小结
10.1用计算机 1
代数系统计算 精确的导数
10.2代数表达 2
式建模
3 10.3符号表达
非常好的书可以免费拜读真是很赞不过我自己既不太会Python也不太会高数读起来就费劲一点有空了还得再 推展知识范围和深度再回头看几遍。
要是大学线性代数课程按照这个讲感觉会很不错，知识与代码相结合。
精彩摘录
在数学里，用有序的数字列表来描述的对象被称为向量（vector），有一个领域专门研究它，称为线性代数。 学习数学的最好方法并不是阅读传统课本，而是探索一些想法，并得出自己的结论。 线性变换是一种函数，将一个向量作为输入并返回一个向量作为输出，同时保持所操作向量（在特殊意义上） 的几何形状。 要模拟物理学，必须知道力是如何影响物体并随着时间的推移引起物体连续变化的。研究连续变化的数学被 称为微积分，物理定律通常用微积分中的微分方程来表示。 将向量乘以数的运算称为标量乘法。处理向量时，普通的数通常被称为标量（scalar） 引入抽象是有原因的：它可以帮助你组织和交流更宏大、更强有力的思想。 线性代数让我们把关于维度的几何概念变成可以具体计算的东西。 要解决这些和图形学、物理学以及数据分析相关的问题，需要一个能够处理高维数据的框架，即向量数学。
Python构建神 经网络
5 16.5使用梯度
下降法训练神 经网络
16.6使用反 向传播计算
梯度
16.7小结
A.2下载并安装 Anaconda
A.1检查现有 Python安装
A.3在交互模式下 使用Python
B.2 Python中的数 据集合类
B.1 Python中的数 和数学
B.3使用函数
目录分析
本书涵盖的数学思 想
本书的构思过程
更多信息
读者对象 本书结构
关于代码 在线论坛
1.1使用数学和软件 解决商业问题
1.2如何高效学习数 学
1.3用上你训练有素 的左脑
1.4小结
2.1二维向量绘图 2.2平面向量运算
2.3平面上的角度和 三角学
2.4向量集合的变换
2.5用 Matplotlib
范围
12.5小结
13.1声波的组合和 分解
13.2用Python播放 声波
13.3把正弦波转化 为声音
13.4组合声波得到 新的声波
13.5将声波 分解为傅里
叶级数
13.6小结
14.1衡量函数 1
的拟合质量
14.2探索函数 2
空间
3 14.3使用梯度
下降法寻找最 佳拟合线
4 14.4非线性函
数拟合
6.1泛化向量的定义
6.2探索不同的向量 空间
6.3寻找更小的向量 空间 Nhomakorabea6.4小结
7.1设计一款
1
街机游戏
7.2找到直线
2
的交点
3 7.3将线性方
程泛化到更高 维度
4 7.4通过解线
性方程来改变 向量的基
5
7.5小结
0 1
8.1根据体 积计算平均 流速
0 2
8.2绘制随 时间变化的 平均流速
0 3
绘图
2.6小结
3.1在三维空间中绘 制向量
3.2三维空间中的向 量运算
3.3点积：测量向量 对齐
3.4向量积：测量定 向区域
3.5在二维平 面上渲染三 维对象
3.6小结
4.2线性变换
4.1变换三维对象
4.3小结
5.1用矩阵表示线性 变换
5.2不同形状矩阵的 含义
5.3用矩阵平移向量 5.4小结
式的应用
4 10.4求函数的
导数
5 10.5自动计算
导数
10.6符号化 积分函数
10.7小结
11.1用向量场对引 力建模
11.2引力场建模
11.3把引力加入小 行星游戏
11.4引入势能
11.5用梯度 连接能量和
力
11.6小结
12.2计算最佳射程
12.1测试炮弹模拟 器
12.3增强模拟器
12.4利用梯 度上升优化
程序员数学：用Python学透线性代 数和微积分
读书笔记模板
01 思维导图
03 读书笔记 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 精彩摘录 06 作者介绍
思维导图
关键字分析思维导图
项目
函数
代数
数学
梯度
公式
数据
用学
代码
线性 小结
对象
线性
第章
符号
数学
物理
向量
模拟
内容摘要
代码和数学是相知相惜的好伙伴，它们基于共同的理性思维，数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程 中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过Python 代码和200多个小项目，读者将掌握二维向量、三维向量、矩阵变换、线性方程、微积分、线性回归、logistic 回归、梯度下降等知识。
14.5小结
15.1用真实数据测 试分类函数
15.2绘制决策边界
15.3将分类问题构 造为回归问题
15.4探索可能的 logistic函数
15.5寻找最 佳logistic
函数
15.6小结
16.1用神经网 1
络对数据进行 分类
16.2手写数字 2
图像分类
3 16.3设计神经
网络
4 16.4用
梦中之书，这本书太棒了，将程序和数学完美结合，借助程序来更深入的理解数学，借助数学来更好的使用 程序。
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。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。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。
读书笔记
fyi github/orlandpm/math-for-programmers where u can find the Jupiter notebook for each chapter。
跟着书慢慢边思考边阅读，目前进度在第三章。这是一本很好的书！。
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。
B.4用 Matplotlib
绘制数据
B.5 Python 中的面向对 象编程
C.1重现第3章中的 八面体
C.2变换视角
C.3加载和渲染犹他 茶壶
C.4练习
作者介绍
这是《程序员数学：用Python学透线性代数和微积分》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
8.3瞬时流 速的近似值
0 4
8.4体积变 化的近似值
0 6
8.6小结
0 5
8.5绘制随 时间变化的 体积图
9.2模拟加速
9.1模拟匀速运动
9.3深入研究欧拉 方法
9.4用更小的 时间步执行 欧拉方法
9.5小结
10.1用计算机 1
代数系统计算 精确的导数
10.2代数表达 2
式建模
3 10.3符号表达
非常好的书可以免费拜读真是很赞不过我自己既不太会Python也不太会高数读起来就费劲一点有空了还得再 推展知识范围和深度再回头看几遍。
要是大学线性代数课程按照这个讲感觉会很不错，知识与代码相结合。
精彩摘录
在数学里，用有序的数字列表来描述的对象被称为向量（vector），有一个领域专门研究它，称为线性代数。 学习数学的最好方法并不是阅读传统课本，而是探索一些想法，并得出自己的结论。 线性变换是一种函数，将一个向量作为输入并返回一个向量作为输出，同时保持所操作向量（在特殊意义上） 的几何形状。 要模拟物理学，必须知道力是如何影响物体并随着时间的推移引起物体连续变化的。研究连续变化的数学被 称为微积分，物理定律通常用微积分中的微分方程来表示。 将向量乘以数的运算称为标量乘法。处理向量时，普通的数通常被称为标量（scalar） 引入抽象是有原因的：它可以帮助你组织和交流更宏大、更强有力的思想。 线性代数让我们把关于维度的几何概念变成可以具体计算的东西。 要解决这些和图形学、物理学以及数据分析相关的问题，需要一个能够处理高维数据的框架，即向量数学。
Python构建神 经网络
5 16.5使用梯度
下降法训练神 经网络
16.6使用反 向传播计算
梯度
16.7小结
A.2下载并安装 Anaconda
A.1检查现有 Python安装
A.3在交互模式下 使用Python
B.2 Python中的数 据集合类
B.1 Python中的数 和数学
B.3使用函数
目录分析
本书涵盖的数学思 想
本书的构思过程
更多信息
读者对象 本书结构
关于代码 在线论坛
1.1使用数学和软件 解决商业问题
1.2如何高效学习数 学
1.3用上你训练有素 的左脑
1.4小结
2.1二维向量绘图 2.2平面向量运算
2.3平面上的角度和 三角学
2.4向量集合的变换
2.5用 Matplotlib
范围
12.5小结
13.1声波的组合和 分解
13.2用Python播放 声波
13.3把正弦波转化 为声音
13.4组合声波得到 新的声波
13.5将声波 分解为傅里
叶级数
13.6小结
14.1衡量函数 1
的拟合质量
14.2探索函数 2
空间
3 14.3使用梯度
下降法寻找最 佳拟合线
4 14.4非线性函
数拟合
6.1泛化向量的定义
6.2探索不同的向量 空间
6.3寻找更小的向量 空间 Nhomakorabea6.4小结
7.1设计一款
1
街机游戏
7.2找到直线
2
的交点
3 7.3将线性方
程泛化到更高 维度
4 7.4通过解线
性方程来改变 向量的基
5
7.5小结
0 1
8.1根据体 积计算平均 流速
0 2
8.2绘制随 时间变化的 平均流速
0 3
绘图
2.6小结
3.1在三维空间中绘 制向量
3.2三维空间中的向 量运算
3.3点积：测量向量 对齐
3.4向量积：测量定 向区域
3.5在二维平 面上渲染三 维对象
3.6小结
4.2线性变换
4.1变换三维对象
4.3小结
5.1用矩阵表示线性 变换
5.2不同形状矩阵的 含义
5.3用矩阵平移向量 5.4小结
式的应用
4 10.4求函数的
导数
5 10.5自动计算
导数
10.6符号化 积分函数
10.7小结
11.1用向量场对引 力建模
11.2引力场建模
11.3把引力加入小 行星游戏
11.4引入势能
11.5用梯度 连接能量和
力
11.6小结
12.2计算最佳射程
12.1测试炮弹模拟 器
12.3增强模拟器
12.4利用梯 度上升优化
程序员数学：用Python学透线性代 数和微积分
读书笔记模板
01 思维导图
03 读书笔记 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 精彩摘录 06 作者介绍
思维导图
关键字分析思维导图
项目
函数
代数
数学
梯度
公式
数据
用学
代码
线性 小结
对象
线性
第章
符号
数学
物理
向量
模拟
内容摘要
代码和数学是相知相惜的好伙伴，它们基于共同的理性思维，数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程 中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过Python 代码和200多个小项目，读者将掌握二维向量、三维向量、矩阵变换、线性方程、微积分、线性回归、logistic 回归、梯度下降等知识。