admin 发表于 2022-5-29 12:49:32

程序员的数学基础课在实战中重新理解数学【完结】,IT资源网

下载地址:
加入VIP超值
**** Hidden Message *****
导读:程序员应该怎么学数学
01讲二进制:不了解计算机的源头,你学什么编程
02讲余数:原来取余操作本身就是个哈希函数
03讲迭代法:不用编程语言的自带函数,你会如何计算平方根
04讲数学归纳法:如何用数学归纳提升代码的运行效率
05讲递归(上):泛化数学归纳,如何将复杂问题简单化
06讲递归(下):分而治之,从归并排序到MapReduce
07讲排列:如何让计算机学会“田忌赛马”
08讲组合:如何让计算机安排世界杯的赛程
09讲动态规划(上):如何实现基于编辑距离的查询推荐
10讲动态规划(下):如何求得状态转移方程并进行编程实现
11讲树的深度优先搜索(上):如何才能高效率地查字典
12讲树的深度优先搜索(下):如何才能高效率地查字典
13讲树的广度优先搜索(上):人际关系的六度理论是真的吗
14讲树的广度优先搜索(下):为什么双向广度优先搜索的效率更高
15讲从树到图:如何让计算机学会看地图
16讲时间和空间复杂度(上):优化性能是否只是“纸上谈兵”
17讲时间和空间复杂度(下):如何使用六个法则进行复杂度分析
18讲总结课:数据结构、编程语句和基础算法体现了哪些数学思想
19讲概率和统计:编程为什么需要概率和统计
20讲概率基础(上):一篇文章帮你理解随机变量、概率分布和期望值
21讲概率基础(下):联合概率、条件概率和贝叶斯法则,这些概率公式究竟能做什么
22讲朴素贝叶斯:如何让计算机学会自动分类
23讲文本分类:如何区分特定类型的新闻
24讲语言模型:如何使用链式法则和马尔科夫假设简化概率模型
25讲马尔科夫模型:从PageRank到语音识别,背后是什么模型在支撑
26讲信息熵:如何通过几个问题,测出你对应的武侠人物
27讲决策树:信息增益、增益比率和基尼指数的运用
28讲熵、信息增益和卡方:如何寻找关键特征
29讲归一化和标准化:各种特征如何综合才是最合理的
30讲统计意义(上):如何通过显著性检验,判断你的AB测试结果是不是巧合
31讲统计意义(下):如何通过显著性检验,判断你的AB测试结果是不是巧合
32讲概率统计篇答疑和总结:为什么会有欠拟合和过拟合
33讲线性代数:线性代数到底都讲了些什么
34讲向量空间模型:如何让计算机理解现实事物之间的关系
35讲文本检索:如何让计算机处理自然语言
36讲文本聚类:如何过滤冗余的新闻
37讲矩阵(上):如何使用矩阵操作进行PageRank计算
38讲矩阵(下):如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐
39讲线性回归(上):如何使用高斯消元求解线性方程组
40讲线性回归(中):如何使用最小二乘法进行直线拟合
41讲线性回归(下):如何使用最小二乘法进行效果验证
42讲PCA主成分分析(上):如何利用协方差矩阵来降维
43PCA主成分分析(下):为什么要计算协方差矩阵的特征值和特征向量?
44奇异值分解:如何挖掘潜在的语义关系?
45线性代数篇答疑和总结:矩阵乘法的几何意义是什么?
46缓存系统:如何通过哈希表和队列实现高效访问?
47搜索引擎(上):如何通过倒排索引和向量空间模型,打造一个简单的搜索引擎?
48搜索引擎(下):如何通过查询的分类,让电商平台的搜索结果更相关?
49推荐系统(上):如何实现基于相似度的协同过滤?
50推荐系统(下):如何通过SVD分析用户和物品的矩阵
51综合应用篇答疑和总结:如何进行个性化用户画像的设计
开篇词讲作为程序员,为什么你应该学好数学
数学专栏课外加餐(一)讲我们为什么需要反码和补码
数学专栏课外加餐(三):程序员需要读哪些数学书
数学专栏课外加餐(二)讲位操作的三个应用实例
结束语_从数学到编程,本身就是一个很长的链




下载地址:
加入VIP超值
**** Hidden Message *****
页: [1]
查看完整版本: 程序员的数学基础课在实战中重新理解数学【完结】,IT资源网