Bewertung:
Das Buch bietet eine umfassende Einführung in wesentliche mathematische Konzepte für Programmierer, wobei die Theorie mit praktischen Python-Implementierungen kombiniert wird. Während es als wertvolle Ressource zur Verbesserung des mathematischen Verständnisses im Zusammenhang mit der Programmierung dient, insbesondere für diejenigen mit einem begrenzten mathematischen Hintergrund, hat es bemerkenswerte Mängel in Bezug auf Programmierbeispiele und die Verfügbarkeit von Quellenmaterial.
Vorteile:⬤ Vertiefte Behandlung wichtiger mathematischer Konzepte, die für die Programmierung relevant sind, einschließlich linearer Algebra, Kalkül und Techniken des maschinellen Lernens.
⬤ Starker Fokus auf praktische Anwendungen mit Python-Codebeispielen, die helfen, den Stoff zu veranschaulichen.
⬤ Gut geeignet für Anfänger und diejenigen, die ihre mathematischen Kenntnisse auffrischen wollen, da viele Benutzer angeben, dass es Verständnislücken schließen kann.
⬤ Enthält ein kostenloses eBook, das einige Nutzer als vorteilhaft empfinden.
⬤ Erfordert Vorkenntnisse in Programmierung und Mathematik, um das Buch vollständig zu verstehen, weshalb es für absolute Anfänger weniger geeignet ist.
⬤ Mehrere Benutzer berichteten, dass die Programmierbeispiele nicht wie vorgesehen funktionierten, was zu Frustration und Zeitverschwendung führte.
⬤ Einige Nutzer waren enttäuscht, dass der im Buch referenzierte Quellcode nicht online verfügbar war, was die Nutzbarkeit des Buches einschränkte.
⬤ Es gibt Beschwerden darüber, dass die schwarz-weiße eBook-Version im Vergleich zu ihrem farbigen Gegenstück zu wenig anschaulich ist, und einige sind der Meinung, dass das Buch bestimmte mathematische Themen nicht eingehend behandelt.
(basierend auf 16 Leserbewertungen)
Math for Programmers: 3D Graphics, Machine Learning, and Simulations with Python
In Mathe für Programmierer erkunden Sie wichtige mathematische Konzepte durch praktisches Programmieren.
Zusammenfassung
Um einen Job in den Bereichen Data Science, maschinelles Lernen, Computergrafik und Kryptografie zu ergattern, müssen Sie starke mathematische Fähigkeiten mitbringen. Math for Programmers lehrt die Mathematik, die Sie für diese heißen Karrieren brauchen, und konzentriert sich auf das, was Sie als Entwickler wissen müssen. Mit vielen hilfreichen Grafiken und mehr als 200 Übungen und Miniprojekten öffnet Ihnen dieses Buch die Tür zu interessanten - und lukrativen! -Karrieren in einigen der derzeit angesagtesten Programmierbereichen.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Über die Technologie
Überspringen Sie das mathematische Fachchinesisch: Dieses einzigartige Buch verwendet Python, um die Mathematik zu vermitteln, die Sie benötigen, um Spiele, Simulationen, 3D-Grafiken und Algorithmen für maschinelles Lernen zu erstellen. Entdecken Sie, wie Algebra und Kalkül lebendig werden, wenn Sie sie im Code sehen!
Über das Buch
In Mathe für Programmierer erkunden Sie wichtige mathematische Konzepte durch praktisches Programmieren. Mit Grafiken und mehr als 300 Übungen und Miniprojekten öffnet dieses Buch die Tür zu interessanten - und lukrativen! -Karrieren in einigen der angesagtesten Bereiche von heute. Während Sie sich mit den Grundlagen der linearen Algebra, der Infinitesimalrechnung und des maschinellen Lernens auseinandersetzen, werden Sie die wichtigsten Python-Bibliotheken beherrschen, um sie in reale Softwareanwendungen umzusetzen.
Was ist drin?
Vektorgeometrie für Computergrafik.
Matrizen und lineare Transformationen.
Grundlegende Konzepte aus der Infinitesimalrechnung.
Simulation und Optimierung.
Bild- und Audioverarbeitung.
Algorithmen des maschinellen Lernens für Regression und Klassifikation.
(Über den Leser)
Für Programmierer mit Grundkenntnissen in Algebra.
Über den Autor
Paul Orland ist Programmierer, Software-Unternehmer und Mathe-Enthusiast. Er ist Mitbegründer von Tachyus, einem Start-up-Unternehmen, das prädiktive Analysesoftware für die Energiebranche entwickelt. Sie können ihn online unter www.paulor. land finden.
Inhaltsverzeichnis
1 Mathe lernen mit Code.
TEIL I - VEKTOREN UND GRAFIKEN.
2 Zeichnen mit 2D-Vektoren.
3 Aufsteigen in die 3D-Welt.
4 Transformationen von Vektoren und Grafiken.
5 Berechnen von Transformationen mit Matrizen.
6 Verallgemeinerung auf höhere Dimensionen.
7 Lösen von Systemen linearer Gleichungen.
TEIL 2 - RECHNUNG UND PHYSIKALISCHE SIMULATION.
8 Verstehen von Veränderungsraten.
9 Bewegte Objekte simulieren.
10 Arbeiten mit symbolischen Ausdrücken.
11 Kraftfelder simulieren.
12 Optimieren eines physikalischen Systems.
13 Analysieren von Schallwellen mit einer Fourier-Reihe.
TEIL 3 - ANWENDUNGEN DES MASCHINELLEN LERNENS.
14 Anpassen von Funktionen an Daten.
15 Klassifizierung von Daten mit logistischer Regression.
16 Training neuronaler Netze.
| ISBN: | 9781617295355 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 688 |
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