Math for Programming
เม.ย. 2025 · No Starch Press
eBook
504
หน้า
family_home
มีสิทธิ์
info
reportคะแนนและรีวิวไม่ได้รับการตรวจสอบยืนยัน ดูข้อมูลเพิ่มเติม
เกี่ยวกับ eBook เล่มนี้
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.
เกี่ยวกับผู้แต่ง
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).
ให้คะแนน eBook นี้
แสดงความเห็นของคุณให้เรารับรู้
ข้อมูลในการอ่าน
สมาร์ทโฟนและแท็บเล็ต
ติดตั้งแอป Google Play Books สำหรับ Android และ iPad/iPhone แอปจะซิงค์โดยอัตโนมัติกับบัญชีของคุณ และช่วยให้คุณอ่านแบบออนไลน์หรือออฟไลน์ได้ทุกที่
แล็ปท็อปและคอมพิวเตอร์
คุณฟังหนังสือเสียงที่ซื้อจาก Google Play โดยใช้เว็บเบราว์เซอร์ในคอมพิวเตอร์ได้
eReader และอุปกรณ์อื่นๆ
หากต้องการอ่านบนอุปกรณ์ e-ink เช่น Kobo eReader คุณจะต้องดาวน์โหลดและโอนไฟล์ไปยังอุปกรณ์ของคุณ โปรดทำตามวิธีการอย่างละเอียดในศูนย์ช่วยเหลือเพื่อโอนไฟล์ไปยัง eReader ที่รองรับ
