💖编程与数学的完美融合：Python实战指南💪
学习笔记
在这个数据驱动的时代，程序员的数学基础变得尤为重要。你是否曾因数学知识的缺乏而感到力不从心？别担心，黄申博士的《程序员的数学基础课 从理论到Python实践》将带你走进数学与编程的奇妙世界，让你的编程技能更上一层楼！
一、内容概览🎁
本书共分为三大模块，从基础思想出发，深入探讨了概率统计和线性代数在编程中的应用。通过丰富的案例分析和Python实践，本书旨在帮助中级程序员建立扎实的数学基础，提升编程质量。
二、重点内容🔥
- 数据结构与算法：深入理解数据结构与算法背后的数学原理。
- 贝叶斯公式：掌握概率统计中的核心概念，理解其在编程中的应用。
- 随机变量与概率分布：学习如何用数学工具描述随机现象。
- 朴素贝叶斯分类器：了解其在机器学习中的实际应用。
- 向量与矩阵：探索线性代数在解决实际问题中的作用。
- 线性方程组：学习如何用矩阵方法求解线性方程组。
三、金句分享👍
- "数学是编程的灵魂，Python是实现灵魂的工具。"
- "理解贝叶斯公式，就是打开了概率统计的大门。"
- "每一个算法背后，都有数学的影子。"
- "线性代数不仅仅是数学，它是解决问题的桥梁。"
- "编程是一种艺术，数学是艺术的颜料。"
- "掌握数学，就是掌握了编程的深度和广度。"
四、心得体会🏆
读完这本书，我深刻体会到数学在编程中的重要性。以下是我的几点体会：
- 数学不仅是编程的基础，更是提升编程质量的关键。
- Python实践让我对理论知识有了更深刻的理解。
- 通过案例学习，我对数据结构和算法有了更直观的认识。
- 贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类器的学习，让我对概率统计有了更深的理解。
- 线性代数的介绍，让我明白了它在解决实际问题中的强大作用。
- 本书的实践案例，让我在编程中更加得心应手。
- 黄申博士的丰富经验，让我对机器学习和大数据有了更深的认识。
五、编程面试题🌈
面试题1：如何使用Python实现一个简单的贝叶斯分类器？
答题思路：首先介绍贝叶斯分类器的基本原理，然后展示如何使用Python中的相关库来实现。
面试题2：解释一下向量空间模型在搜索引擎中的应用。
答题思路：介绍向量空间模型的基本概念，然后阐述如何将其应用于文本处理和搜索引擎优化。
六、同类书籍介绍✨
《Python数据科学手册》：这本书详细介绍了Python在数据科学中的应用，适合想要深入了解数据分析的读者。
通过实际案例，学习如何使用Python进行数据处理和分析。涵盖了从基础到高级的数据科学概念和技巧。适合有一定Python基础，想要拓展数据科学技能的读者。
《机器学习实战》：这本书通过一系列实战项目，让读者了解机器学习的基本概念和应用。
包含了多个机器学习算法的实现和应用案例。适合对机器学习感兴趣，想要动手实践的读者。通过项目实践，加深对机器学习算法的理解。
《Python算法教程》：这本书系统地介绍了Python中的算法设计和实现。
从基础的数据结构讲起，逐步深入到复杂算法的设计。适合想要提高算法设计能力的Python程序员。通过大量的练习和案例，帮助读者掌握算法设计的核心思想。
书籍信息
书名: 程序员的数学基础课 从理论到Python实践（异步图书出品）
作者: 黄申
出版社: 人民邮电出版社
出品方: 异步图书
副标题: 从理论到Python实践
出版年: 2021-3
页数: 314
定价: 89.00元
装帧: 平装
ISBN: 9787115553614
内容简介
本书紧贴计算机领域，从程序员的需求出发，精心挑选了程序员真正用得上的数学知识，通过生动的案例来解读知识中的难点，使程序员更容易对实际问题进行数学建模，进而构建出更优化的算法和代码。本书共分为三大模块：“基础思想”篇梳理编程中常用的数学概念和思想，既由浅入深地精讲数据结构与数学中基础、核心的数学知识，又阐明数学对编程和算法的真正意义；“概率统计”篇以概率统计中核心的贝叶斯公式为基点，向上讲解随机变量、概率分布等基础概念，向下讲解朴素贝叶斯，并分析其在生活和编程中的实际应用，使读者真正理解概率统计的本质，跨越概念和应用之间的鸿沟；“线性代数”篇从线性代数中的核心概念向量、矩阵、线性方程入手，逐步深入分析这些概念是如何与计算机融会贯通以解决实际问题的。除了理论知识的阐述，本书还通过Python语言，分享了通过大量实践积累下来的宝贵经验和编码，使读者学有所用。 本书的内容从概念到应用，再到本质，层层深入，不但注重培养读者养成良好的数学思维，而且努力使读者的编程技术实现进阶，非常适合希望从本质上提升编程质量的中级程序员阅读和学习。
作者简介
黄申，博士，2015 年美国杰出人才，微软学者，IBM ExtremeBlue天才计划成员，KDD WISDOM'20主席。2006年博士毕业于上海交通大学计算机科学与工程专业，师从俞勇教授，发表过20 余篇国际论文，拥有30多项国际专利。
有20多年机器学习和大数据领域的经验，现任Glassdoor机器学习资深研发经理，曾任职于LinkedIn全球数据科学部、微软亚洲研究院、IBM研究院、eBay中国研发中心，1号店和大润发飞牛网。
著有《大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战》《大数据架构商业之路：从业务需求到技术方案》两本原创技术图书，并翻译出版了《Elasticsearch实战》《Python机器学习实践指南》等技术图书，在极客时间发表了专栏《程序员的数学基础课》。
