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《程序员的数学（第2版）》（[日]结城浩）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：程序员的数学（第2版）

作者：[日]结城浩

译者：管杰

豆瓣评分：8.7

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2020-4-1

页数：262

内容简介：

《程序员的数学 第2版》面向程序员介绍了编程中常用的数学知识，借以培养初级程序员的数学思维。读者无须精通编程，也无须精通数学，只要具备四则运算和乘方等基础知识，即可阅读本书。

《程序员的数学 第2版》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。引导读者深入理解编程中的数学方法和思路。

《程序员的数学 第2版》新增一个附录来介绍机器学习的基础知识，内容涉及感知器、损失函数、梯度下降法和神经网络，旨在带领读者走进机器学习的世界。

作者简介：

结城浩（作者）

生于1963年,日本知名技术作家和程序员。在编程语言、设计模式、数学、加密技术等领域,编写了很多深受欢迎的入门书。代表作有《数学女孩》系列、《程序员的数学》《图解密码技术》等。

管杰（译者）

毕业于复旦大学日语系，现为对日软件工程师，具有多年日语技术文档编写经验。爱好日汉翻译和日本文化史，译有《明解C语言：入门篇》等。

卢晓南（译者）

本科就读于西安交通大学少年班、数学系。名古屋大学博士（信息科学）。现于山梨大学计算机系任助理教授。主要研究方向包括组合数学（离散数学）及其在信息科学、计算机科学、统计学中的应用。译着有《程序员的数学3：线性代数》。

B. 程序员必备的一些数学基础知识

作为一个标准的程序员，应该有一些基本的数学素养，尤其现在很多人在学习人工智能相关知识，想抓住一波人工智能的机会。很多程序员可能连这样一些基础的数学问题都回答不上来。

作为一个傲娇的程序员，应该要掌握这些数学基础知识，才更有可能码出一个伟大的产品。

向量 向量（vector）是由一组实数组成的有序数组，同时具有大小和方向。一个n维向量a是由n个有序实数组成，表示为 a = [a1, a2, · · · , an]

矩阵

线性映射 矩阵通常表示一个n维线性空间v到m维线性空间w的一个映射f: v -> w

注：为了书写方便， X.T ，表示向量X的转置。 这里： X(x1,x2,...,xn).T，y(y1,y2,...ym).T ，都是列向量。分别表示v,w两个线性空间中的两个向量。A(m,n)是一个 m*n 的矩阵，描述了从v到w的一个线性映射。

转置 将矩阵行列互换。

加法 如果A和B 都为m × n的矩阵，则A和B 的加也是m × n的矩阵，其每个元素是A和B相应元素相加。 [A + B]ij = aij + bij .

乘法 如A是k × m矩阵和B 是m × n矩阵，则乘积AB 是一个k × n的矩阵。

对角矩阵 对角矩阵是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵。对角线上的元素可以为0或其他值。一个n × n的对角矩阵A满足： [A]ij = 0 if i ̸= j ∀i, j ∈ {1, · · · , n}

特征值与特征矢量 如果一个标量λ和一个非零向量v满足 Av = λv, 则λ和v分别称为矩阵A的特征值和特征向量。

矩阵分解 一个矩阵通常可以用一些比较“简单”的矩阵来表示，称为矩阵分解。

奇异值分解 一个m×n的矩阵A的奇异值分解

其中U 和V 分别为m × m和n×n 的正交矩阵，Σ为m × n的对角矩阵，其对角 线上的元素称为奇异值（singular value）。

特征分解 一个n × n的方块矩阵A的特征分解（Eigendecomposition）定义为

其中Q为n × n的方块矩阵，其每一列都为A的特征向量，^为对角阵，其每一 个对角元素为A的特征值。 如果A为对称矩阵，则A可以被分解为

其中Q为正交阵。

导数 对于定义域和值域都是实数域的函数 f : R → R ，若f(x)在点x0 的某个邻域∆x内，极限

存在，则称函数f(x)在点x0 处可导， f'(x0) 称为其导数，或导函数。 若函数f(x)在其定义域包含的某区间内每一个点都可导，那么也可以说函数f(x)在这个区间内可导。连续函数不一定可导，可导函数一定连续。例如函数|x|为连续函数，但在点x = 0处不可导。

加法法则
y = f(x),z = g(x) 则

乘法法则

链式法则 求复合函数导数的一个法则，是在微积分中计算导数的一种常用方法。若 x ∈ R，y = g(x) ∈ R，z = f(y) ∈ R ，则

Logistic函数是一种常用的S形函数，是比利时数学家 Pierre François Verhulst在 1844-1845 年研究种群数量的增长模型时提出命名的，最初作为一种生 态学模型。 Logistic函数定义为：

当参数为 (k = 1, x0 = 0, L = 1) 时，logistic函数称为标准logistic函数，记 为 σ(x) 。

标准logistic函数在机器学习中使用得非常广泛，经常用来将一个实数空间的数映射到(0, 1)区间。标准 logistic 函数的导数为：

softmax函数是将多个标量映射为一个概率分布。对于 K 个标量 x1, · · · , xK ， softmax 函数定义为

这样，我们可以将 K 个变量 x1, · · · , xK 转换为一个分布： z1, · · · , zK ，满足

当softmax 函数的输入为K 维向量x时，

其中，1K = [1, · · · , 1]K×1 是K 维的全1向量。其导数为

离散优化和连续优化 :根据输入变量x的值域是否为实数域，数学优化问题可以分为离散优化问题和连续优化问题。

无约束优化和约束优化 :在连续优化问题中，根据是否有变量的约束条件，可以将优化问题分为无约束优化问题和约束优化问题。 ### 优化算法

全局最优和局部最优

海赛矩阵

《运筹学里面有讲》，前面一篇文章计算梯度步长的时候也用到了： 梯度下降算法

梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

梯度下降法
梯度下降法（Gradient Descent Method），也叫最速下降法（Steepest Descend Method），经常用来求解无约束优化的极小值问题。

梯度下降法的过程如图所示。曲线是等高线（水平集），即函数f为不同常数的集合构成的曲线。红色的箭头指向该点梯度的反方向（梯度方向与通过该点的等高线垂直）。沿着梯度下降方向，将最终到达函数f 值的局部最优解。

梯度上升法
如果我们要求解一个最大值问题，就需要向梯度正方向迭代进行搜索，逐渐接近函数的局部极大值点，这个过程则被称为梯度上升法。

概率论主要研究大量随机现象中的数量规律，其应用十分广泛，几乎遍及各个领域。

离散随机变量

如果随机变量X 所可能取的值为有限可列举的，有n个有限取值 {x1, · · · , xn}, 则称X 为离散随机变量。要了解X 的统计规律，就必须知道它取每种可能值xi 的概率，即

称为离散型随机变量X 的概率分布或分布，并且满足

常见的离散随机概率分布有：

伯努利分布

二项分布

连续随机变量
与离散随机变量不同，一些随机变量X 的取值是不可列举的，由全部实数 或者由一部分区间组成，比如

则称X 为连续随机变量。

概率密度函数
连续随机变量X 的概率分布一般用概率密度函数 p(x) 来描述。 p(x) 为可积函数，并满足：

均匀分布 若a, b为有限数，[a, b]上的均匀分布的概率密度函数定义为

正态分布 又名高斯分布，是自然界最常见的一种分布，并且具有很多良好的性质，在很多领域都有非常重要的影响力，其概率密度函数为

其中， σ > 0，µ 和 σ 均为常数。若随机变量X 服从一个参数为 µ 和 σ 的概率分布，简记为

累积分布函数
对于一个随机变量X，其累积分布函数是随机变量X 的取值小于等于x的概率。

以连续随机变量X 为例，累积分布函数定义为：

其中p(x)为概率密度函数，标准正态分布的累计分布函数:

随机向量
随机向量是指一组随机变量构成的向量。如果 X1, X2, · · · , Xn 为n个随机变量, 那么称 [X1, X2, · · · , Xn] 为一个 n 维随机向量。一维随机向量称为随机变量。随机向量也分为离散随机向量和连续随机向量。 条件概率分布 对于离散随机向量 (X, Y) ，已知X = x的条件下，随机变量 Y = y 的条件概率为：

对于二维连续随机向量(X, Y )，已知X = x的条件下，随机变量Y = y 的条件概率密度函数为

期望 对于离散变量X，其概率分布为 p(x1), · · · , p(xn) ，X 的期望（expectation）或均值定义为

对于连续随机变量X，概率密度函数为p(x)，其期望定义为

方差 随机变量X 的方差（variance）用来定义它的概率分布的离散程度，定义为

标准差 随机变量 X 的方差也称为它的二阶矩。X 的根方差或标准差。

协方差 两个连续随机变量X 和Y 的协方差（covariance）用来衡量两个随机变量的分布之间的总体变化性，定义为

协方差经常也用来衡量两个随机变量之间的线性相关性。如果两个随机变量的协方差为0，那么称这两个随机变量是线性不相关。两个随机变量之间没有线性相关性，并非表示它们之间独立的，可能存在某种非线性的函数关系。反之，如果X 与Y 是统计独立的，那么它们之间的协方差一定为0。

随机过程（stochastic process）是一组随机变量Xt 的集合，其中t属于一个索引（index）集合T 。索引集合T 可以定义在时间域或者空间域，但一般为时间域，以实数或正数表示。当t为实数时，随机过程为连续随机过程；当t为整数时，为离散随机过程。日常生活中的很多例子包括股票的波动、语音信号、身高的变化等都可以看作是随机过程。常见的和时间相关的随机过程模型包括贝努力过程、随机游走、马尔可夫过程等。

马尔可夫过程 指一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态。

其中X0:t 表示变量集合X0, X1, · · · , Xt，x0:t 为在状态空间中的状态序列。

马尔可夫链 离散时间的马尔可夫过程也称为马尔可夫链（Markov chain）。如果一个马尔可夫链的条件概率

马尔可夫的使用可以看前面一篇写的有意思的文章： 女朋友的心思你能猜得到吗？——马尔可夫链告诉你 随机过程还有高斯过程，比较复杂，这里就不详细说明了。

信息论（information theory）是数学、物理、统计、计算机科学等多个学科的交叉领域。信息论是由 Claude Shannon最早提出的，主要研究信息的量化、存储和通信等方法。在机器学习相关领域，信息论也有着大量的应用。比如特征抽取、统计推断、自然语言处理等。

在信息论中，熵用来衡量一个随机事件的不确定性。假设对一个随机变量X（取值集合为C概率分布为 p(x), x ∈ C ）进行编码，自信息I(x)是变量X = x时的信息量或编码长度，定义为 I(x) = − log(p(x)), 那么随机变量X 的平均编码长度，即熵定义为

其中当p(x) = 0时，我们定义0log0 = 0 熵是一个随机变量的平均编码长度，即自信息的数学期望。熵越高，则随机变量的信息越多；熵越低，则信息越少。如果变量X 当且仅当在x时 p(x) = 1 ，则熵为0。也就是说，对于一个确定的信息，其熵为0，信息量也为0。如果其概率分布为一个均匀分布，则熵最大。假设一个随机变量X 有三种可能值x1, x2, x3，不同概率分布对应的熵如下：

联合熵和条件熵 对于两个离散随机变量X 和Y ，假设X 取值集合为X；Y 取值集合为Y，其联合概率分布满足为 p(x, y) ，则X 和Y 的联合熵（Joint Entropy）为

X 和Y 的条件熵为

互信息 互信息（mutual information）是衡量已知一个变量时，另一个变量不确定性的减少程度。两个离散随机变量X 和Y 的互信息定义为

交叉熵和散度 交叉熵 对应分布为p(x)的随机变量，熵H(p)表示其最优编码长度。交叉熵是按照概率分布q 的最优编码对真实分布为p的信息进行编码的长度，定义为

在给定p的情况下，如果q 和p越接近，交叉熵越小；如果q 和p越远，交叉熵就越大。

C. 极客时间《程序员的数学基础课》怎么样

就目前的IT职场环境来说，但凡想再往上走一步、做任何一点带有创新性的技术，往往都逃不开数学。不论是数据结构与算法还是程序设计，底层原理和思路都源于数学，在大数据和智能化的时代学好数学更是门槛本身。市面上数学资料看了不少，但不是太难就是太抽象，能深入浅出的不多，《程序员的数学基础课》就是一个。跟着学下来，让我把算法和数学模型都串联起来，还清理了之前的一些盲点，有时间一定二三刷。

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图书 数字图书，按需印刷，希赛领航IT图书新模式 希赛图书领导IT业图书新模式，以按需印刷为本，按照学员要求制。 按需印刷将出版信息全部存储在计算机系统中，需要时可直接印刷成书，省去制版等中间环节，一册起印，即需即印，为用户提供了极大的便利。按需印刷以电子化库存替代图书的实物库存，避免了大量材料浪费和生产过程中的资源消耗。 按需印刷在有了确实的需求之后再组织生产图书，有效地避免了出版物生产的盲目性。它使各类出版、发行机构的职能发生了根本性变化，传统的分工模式被打破，出版商可直接面向读者，书店也可即卖即印图书，使出版链条上各个环节有机结合 http://www.ecity.cn/user/xch/from.asp?id=133&wh=helploving
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E. 难倒所有程序员的小学数学题,看你能解么

第一题，这后边是迷惑人的，所以，从后边的“这样,”就可以不用看了~
解释：房钱=25，服务生藏起2元，每人退还的1元*3，算术简单吧？25+2+3=30，一块也没差~
第二题，
因为有个问题很简单，就是葱绿和葱白卖不一样的价钱，但是却一样重，这可不是折半算钱的，而应该是两倍价钱卖，才对的。数学公式，设葱绿的价格为x，葱白的价格为y，x*50+y*50=100,则x+y=2，也就是说，如果折半卖，他们的价钱应该是原来卖的两倍~
第三题,
用最笨的方法
第一天:7-(3-2)=6
第二天:6-(3-2)=5
第三天:5-(3-2)=4
第四天:4-(3-2)=3
第五天:3-3=0
第五天就出去了，因为它白天就到了，所以不用再到晚上下滑2米~
第四题
1块=
10个桃
吃光就还有10个桃核，10=3+3+3+1,
换3个桃
,再吃掉=3
+1,
换1个桃
，在吃掉=1+1个桃核
最终可以吃掉10+3+1=14个桃

F. 《统计思维：程序员数学之概率统计程序员数学之概率统计》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《统计思维》（Allen B.Downey）电子书网盘下载免费在线阅读

链接：

密码：i907

书名：统计思维

作者：Allen B.Downey

译者：张建锋

豆瓣评分：6.7

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2013-5

页数：160

内容简介：

代码跑出来的概率统计问题；

程序员的概率统计开心辞典；

开放数据集，全代码攻略。

现实工作中，人们常被要求用数据说话。可是，数据自己是不能说话的，只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。

站在时代浪尖上的程序员只有具备统计思维才能掌握数据分析的必杀技。本书正是一本概率统计方面的入门图书，但视角极为独特，折射出大数据浪潮的别样风景。作者将基本的概率统计知识融入Python编程，告诉你如何借助编写程序，用计算而非数学的方式实现统计分析。一个趣味实例贯穿全书，生动地讲解了数据分析的全过程：从采集数据和生成统计量，到识别模式和检验假设。一册在手，让你轻松掌握分布、概率论、可视化以及其他工具和概念。

 编写测试代码深入理解概率论和统计学

 运行实验检验统计行为特征，如生成服从各种分布的样本

 通过模拟理解数学上艰涩的概念

 学习贝叶斯估计等实用内容

 用Python导入各种来源的数据

 运用统计推断解决真实数据问题

《统计思维：程序员数学之概率统计》是一本以全新视角讲解概率统计的入门图书。抛开经典的数学分析，Downey 手把手教你用编程理解统计学。概率、分布、假设检验、贝叶斯估计、相关性等，每个主题都充满趣味性，经编程解释后变得更为清晰易懂。

本书研究数据主要来源于美国全国家庭成长调查（NSFG）与行为风险因素监测系统（BRFSS），数据源及解决方案的相关代码全部开放，具体章节列出了大量学习和进阶资料，方便读者参考。

Allen B. Downey是富兰克林欧林工程学院的计算机科学副教授，曾执教于韦尔斯利学院、科尔比学院和加州大学伯克利分校。他先后获麻省理工学院计算机科学硕士学位和加州大学伯克利分校计算机科学博士学位。Downey已出版十余本技术书，内容涉及Java、Python、C++、概率统计等，深受专业读者喜爱。他的最新Think系列书还有Think Complexity: Complexity Science and Computational Modeling、Think Python。

G. 《程序员的算法趣题》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《程序员的算法趣题》（［ 日］ 增井敏克）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：程序员的算法趣题

作者：［ 日］ 增井敏克

译者：绝云

豆瓣评分：7.6

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2017-7

页数：312

内容简介：本书是一本解谜式的趣味算法书，从实际应用出发，通过趣味谜题的解谜过程，引导读者在愉悦中提升思维能力、掌握算法精髓。此外，本书作者在谜题解答上，通过算法的关键原理讲解，从思维细节入手，发掘启发性算法新解，并辅以Ruby、JavaScript等不同语言编写的源代码示例，使读者在算法思维与编程实践的分合之间，切实提高编程能力。 本书适合已经学习过排序、搜索等知名算法，并想要学习更多有趣算法以提升编程技巧、拓展程序设计思路的程序员，以及对挑战算法问题感兴趣、爱好解谜的程序员阅读。

作者简介：作者简介：

增井敏克

1979年生于奈良，毕业于大阪府立大学研究生院。增井IT工程师事务所代表、注册工程师（信息工程学方向）。从事旨在“将商务、数学和IT结合以正确、高效使用计算机”的技能提升指导、软件开发以及信息安全咨询等工作。掌握C/C++、C#、Java、PHP和Ruby等20多种编程语言。着作有《在家就能学会的安全基础》等。目前在面向IT工程师提供业务技能评估服务的平台CodeIQ上负责人气栏目“每周算法”的出题和评审工作。

译者简介：

绝云

毕业于清华软院。曾在日本创意公司KAYAC从事即时通信软件和手游的开发工作，现供职于蚂蚁金服，专攻数据可视化方向。译作有《图解简单算法》《自制编译器》等，曾参与《像外行一样思考，像专家一样实践（修订版）》的审校。

H. 程序员怎样学数学：编程是小菜一碟

课前预习阅读。预习课文时，要准备一张纸、一支笔，将课本中的关键词语、产生的疑问和需要思考的问题随手记下，对定义、公理、公式、法则等，可以在纸上进行简单的复述，推理。重点知识可在课本上批、划、圈、点。这样做，不但有助于理解课文，还能帮助我们在课堂上集中精力听讲元旦有三天的小长假放，这着实让我开心了一把，要知道初三的学业繁重，为了在中考上取得好成绩，一个星期只放一天假，每天晚上还有晚自习要上，一点课余时间还要拿来做作业、背书，整天都埋在书堆里，恨不得把自己拆成两半来使。所以，好不容易可以休息一下，怎能不开心呢？只是，估计老天看不得我得意的样子，今年元旦只放一天假，第二天接着上课。这也代表星期六也要接着上课。这个消息对我来说简直是晴天霹雳，我真是欲哭无泪啊！我只能安慰自己：还好还好，元旦还是放假的，起码有一天可以休息，总比没有好…，有重点地听讲