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这才是最好的数学(上)

这才是最好的数学(上) 2018-5-31 张子阳 推荐: 1 难度: 2 ?...我想先从数学看起,不管是从查理所讲的建立思维模型,或者是从软件编程的职业需要而言,数学都是应该掌握到一定程度的。但由于已经挺长时间没有看数学方面的东西了,所以打算从一些简单的看起。...这是一本科普类型的,主要的读者对象是初中生,目的是激发学生对学习数学的兴趣。...而我更需要的,应该是一本类似《什么是数学》的(这本书之前看了一半,现在想看,可惜放在老家了,可能我要重新买了),能够系统的讲解数学这个学科包含的主要内容,以及在生活中的应用。...第一部分,数学史,主要讲了数学的起源:因为人们需要计数,所以产生了数学。从最早期的远古时代,一直讲述到中世纪。

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数学恐惧症?不会睡着的数学了解一下!

转眼又到了选专业的最后关头,不管你最终从事什么领域的工作,“数学”一直是个听起来艰涩,但值得一看的选择。 在决定之前,不妨读读这六本不容错过的数学入门。...毕竟,数学是人类的最高共识。...此书带我们走过350年来数学家为解决费马猜想而历经的千辛万苦——费马猜想直到1994年被安德鲁·怀尔斯证明之后才成为了一个定理。 鼓舞我在大学攻读数学 书中没有描写过多的技术细节。...在文章里,他表示数学是一门艺术形式,他呼吁人们意识到这一点,并以艺术的方式来学习数学。...拉马努金对待数学的方法与哈代冷酷严谨的客观态度之间的对比足以证明,数学家们没有统一的特征。 没有历史背景,我们无法理解数学。对数学家也是如此。

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【干货】深度学习数学:理解神经网络

来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟本文内容为使深度学习易于理解的基本数学知识。...学习使用哪个库命令是一回事,但要真正理解这一原则,您需要掌握使之正确的数学概念。...本书将为您提供概率论、统计学、线性代数和微分学等主题的工作知识,这些是使深度学习易于理解的基本数学知识,也是成功练习深度学习的关键。...这四个子领域中的每一个都与Python代码和实际操作的示例相关联,这些示例弥合了纯数学及其在深度学习中的应用之间的差距。...在探索和实现深度学习算法时,您将最终使用所有这些数学知识,包括反向传播和梯度下降——这些基本算法使AI革命成为可能。

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【硬核数学Python机器学习的核心方法:构建逻辑的100个练习

来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟这本教科书通过考虑相关的数学问题和构建Python程序来解决机器学习的核心方法的基础。...机器学习和数据科学最关键的能力是把握其本质的数学逻辑,而不是依赖于知识或经验。这本教科书通过考虑相关的数学问题和构建Python程序来解决机器学习的核心方法的基础。...证明了核的数学前提,给出了正确的结论,帮助读者理解核的本质。 给出了源程序和运行示例,以帮助读者更深入地理解所使用的数学。 一旦读者对第二章涵盖的功能分析主题有了基本的了解,应用将在后续章节中讨论。...在这里,假设没有预先的数学知识。 本书考虑了再现核希尔伯特空间(RKHS)的核和高斯过程的核;两者之间有明显的区别。

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Python玩转简

前言 2018年11月15号,简迎来大变革,取消了以往的积分制度,换为去中心化的简钻,每日发放一万简钻。...文章涉及的内容,大部分都是和简钻的分享有关,因为简钻是最近才开始运营的,跟着这个热点走,曝光率与投票也会相应的多一些。 文章词云 10篇文章可能看到的还是比较局限,我们看看到底哪些文章更容易上榜。...通过关键词,我们发现,可以将关键词分为两类: 简钻相关: 比特币 Fountain(简合作伙伴) Poc 社区等 干货相关 文章 笔记 导图(这个是长期霸屏用户使用的title:思维导图实战派_汪志鹏...,简尊享会员就会拥有很多的简钻,这也就导致上榜人数中,简书会员的比重占了一大部分。...总结 结合简钻热点上榜高 你难道不考虑下简尊享会员么? 自身的努力也很重要,坚持写作,分享干货,这就是简

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“芯片砸钱不行,得砸数学家”!8本烧脑数学,大牛都在看

数据叔今天推荐的这8本,想学好数学的人一定要看看。 1 ? ?...《数学分析原理》 (英文版·原第3版·典藏版) 作者:沃尔特·鲁丁 推荐语:一部近代的数学名著,一直受到数学界的推崇,Rudin的分析学经典著作之一。...《数学建模》(原第5版) 作者:Frank R....本书对于用到的数学知识力求深入浅出,涉及的应用领域相当广泛,适合作为高等院校相关专业的数学建模教材和参考,也可作为参加国内外数学建模竞赛的指导用书。 7 ? ?...本书是概率论的入门,适合作为数学、统计学、经济学、生物学、管理学、计算机科学及其他各工学专业本科生的教材,也适合作为研究生和应用工作者的参考。 8 ? ?

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啃不动花?复旦小哥配套数学推导与Python复现,GitHub星标1k

大数据文摘出品 《深度学习》(又称花)可以说是深度学习与人工智能的入门宝典,也是许多开发者深度学习的必备课本。 业内普遍认知是,这是一本详细帮你加速构建体系的。...花的思路及框架特别清晰,作为一个还在高速发展中的学科,它和成熟的教材不一样,没有循序渐进的体系,更像是一本工具,告诉你要入门深度学习,你需要知道哪些方面的知识。...但初读花的同学可能也会很纳闷:一本深度学习的,竟然满篇都是文字,完全没有提供代码实现;并且由于花的作文方式很像是论述类学术论文,没怎么读过论文的同学可能看起来跟天书一样,特别一些新手,读起来比较吃力...一位来自复旦大学的开发者希望弥补花的这一缺憾,帮助更多同学更好的学习这本书。他基于数学推导和产生原理,重新描述书中概念,并用 Python (numpy 库为主) 再次复现了书本内容。...啃不动花的同学,是时候把它从书柜上拿下来,重新开启深度学习之路啦。

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【经典】实用数学优化:基本优化理论与基于梯度的算法

来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟本书为数学、工程、计算机科学和其他应用科学的高年级本科生和研究生提供了广泛的数学优化课程工具。...新的章节讨论了代理模型的构造,以及新的仅限梯度解决方案策略和使用Python的数值优化。一个特殊的Python模块以电子方式提供(通过springerlink),它使文本中的新算法易于访问并直接适用。...https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-77586-9 数学优化通常也被称为非线性规划、数学规划或数值优化。...在更一般的术语中,数学优化可以被描述为确定数学定义的问题的最佳解决方案的科学,这些问题可能是物理现实或制造和管理系统的模型。...METHODS SURROGATE MODELS GRADIENT-ONLY SOLUTION STRATEGIES PRACTICAL COMPUTATIONAL OPTIMIZATION USING PYTHON

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【荐】机器学习需要的数学知识和基础书籍推荐

【新智元导读】我们在《机器学习里,数学究竟多重要?》一文中提供了机器学习所需的数学知识和建议,对于初学者来说,并不需要先掌握大量的数学知识再开始做机器学习。...学习最基本的线性代数和数理统计,然后在掌握更多技术和算法的过程中继续学习数学是很好的方法。那么,本文带来值得推荐的数学基础书籍。 “机器学习/深度学习并不需要很多数学基础!”...李航老师的《统计学习方法》对于中国学习者来说也是非常熟悉的数学参考。...这本“花”的中文版发售没几天便要加印,被誉为深度学习“圣经”,可见其热门。三位作者都是深度学习领域的“大牛”,这本书也确实被公认写得很好,不少读者在中文版出版前勤勤恳恳地打印出开源译本来学习。...深度学习2-4章目录 “荐”是新智元的一个专题栏目,下回你想看到哪个领域的书籍推荐?你对这个栏目有什么建议?请留言告诉我们!

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