Math for Programming
אפר׳ 2025 · No Starch Press
ספר דיגיטלי
504
דפים
family_home
כשיר
info
reportהביקורות והדירוגים לא מאומתים מידע נוסף
מידע על הספר הדיגיטלי הזה
A one-stop-shop for all the math you should have learned for your programming career.
Every great programming challenge has mathematical principles at its heart. Whether you’re optimizing search algorithms, building physics engines for games, or training neural networks, success depends on your grasp of core mathematical concepts.
In Math for Programming, you’ll master the essential mathematics that will take you from basic coding to serious software development. You’ll discover how vectors and matrices give you the power to handle complex data, how calculus drives optimization and machine learning, and how graph theory leads to advanced search algorithms.
Through clear explanations and practical examples, you’ll learn to:
Whether you’re seeking to fill gaps in your mathematical foundation or looking to refresh your understanding of core concepts, Math for Programming will turn complex math into a practical tool you’ll use every day.
Every great programming challenge has mathematical principles at its heart. Whether you’re optimizing search algorithms, building physics engines for games, or training neural networks, success depends on your grasp of core mathematical concepts.
In Math for Programming, you’ll master the essential mathematics that will take you from basic coding to serious software development. You’ll discover how vectors and matrices give you the power to handle complex data, how calculus drives optimization and machine learning, and how graph theory leads to advanced search algorithms.
Through clear explanations and practical examples, you’ll learn to:
- Harness linear algebra to manipulate data with unprecedented efficiency
- Apply calculus concepts to optimize algorithms and drive simulations
- Use probability and statistics to model uncertainty and analyze data
- Master the discrete mathematics that powers modern data structures
- Solve dynamic problems through differential equations
Whether you’re seeking to fill gaps in your mathematical foundation or looking to refresh your understanding of core concepts, Math for Programming will turn complex math into a practical tool you’ll use every day.
על המחבר
Ronald T. Kneusel has been working with machine learning in industry since 2003 and has a PhD in machine learning from the University of Colorado, Boulder. Kneusel is the author of Practical Deep Learning, Math for Deep Learning, The Art of Randomness, How AI Works, and Strange Code (all from No Starch Press), as well as Numbers and Computers and Random Numbers and Computers (Springer).
רוצה לדרג את הספר הדיגיטלי הזה?
נשמח לשמוע מה דעתך.
איך קוראים את הספר
סמארטפונים וטאבלטים
כל מה שצריך לעשות הוא להתקין את האפליקציה של Google Play Books ל-Android או ל-iPad/iPhone. היא מסתנכרנת באופן אוטומטי עם החשבון שלך ומאפשרת לך לקרוא מכל מקום, גם ללא חיבור לאינטרנט.
מחשבים ניידים ושולחניים
ניתן להאזין לספרי אודיו שנרכשו ב-Google Play באמצעות דפדפן האינטרנט של המחשב.
eReaders ומכשירים אחרים
כדי לקרוא במכשירים עם תצוגת דיו אלקטרוני (e-ink) כמו הקוראים האלקטרוניים של Kobo, צריך להוריד קובץ ולהעביר אותו למכשיר. יש לפעול לפי ההוראות המפורטות במרכז העזרה כדי להעביר את הקבצים לקוראים אלקטרוניים נתמכים.
