现货包邮程序员的数学1+2+3 数学思维+概率统计+线性代数（套装共3册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115293688

商品编码：10642388610

产品尺码表 单位（cm）

尺码	胸围	肩宽	袖长	衣长
M	104	44	82	55
L	108	45	83	56
XL	112	46	84	57
XXL	116	47	85	58

备注信息：以上尺码为手工测量，可能会有1-3cm误差，实际以实物为准

《程序员的数学》系列（套装共3册）：数学思维、概率统计、线性代数 洞悉代码背后的数学世界，赋能高效编程与问题解决 在日益复杂的软件开发领域，扎实的数学基础不再是可有可无的加分项，而是支撑起高屋建瓴的架构设计、精确的问题分析与创新算法实现的基石。本书系《程序员的数学》（套装共3册），精心选取了对程序员至关重要的三大数学分支——数学思维、概率统计与线性代数，旨在为广大开发者提供一套系统、深入且实用的数学学习指南。我们力求剥离纯粹的学术枯燥，直击编程实践中的核心需求，让读者在理解数学概念的同时，更能体会到它们如何驱动着现代技术的革新。 第一册：数学思维——解锁逻辑与抽象的思维利器 本册将带领读者踏上“数学思维”的探索之旅。这并非是一系列枯燥的公式推导，而是关于如何用数学的视角来审视问题、构建模型、进行推理与论证。我们将从基础的逻辑学出发，深入理解命题、推理、集合等基本概念，学习如何严谨地表达思想、辨别谬误。随后，我们将引入离散数学的核心元素，包括图论、组合数学等。 在图论部分，读者将学习到如何用图来表示各种关系，例如网络结构、数据依赖、状态转换等，并掌握最短路径算法、最小生成树算法等经典图算法的应用场景。这些概念在网络编程、数据库设计、编译器构建等方面有着广泛的应用。 组合数学将教会我们如何计数，如何在有限的集合中组合、排列元素，例如在设计高效的算法时，常常需要估算操作次数，优化搜索空间，此时组合数学的工具就显得尤为重要。我们将探讨排列、组合、二项式定理等，并展示它们在算法复杂度分析、数据结构设计中的巧妙运用。 此外，本册还将触及一些抽象代数的概念，如群、环、域等，虽然不进行深入的理论推导，但会强调其在理解某些数据结构（如哈希表）和密码学原理方面的启示意义。通过学习本册，读者将能够提升逻辑思维的严谨性，培养抽象概括的能力，学会用更优化的方式来思考和解决编程中的挑战。 第二册：概率统计——驾驭不确定性，洞察数据规律 在数据爆炸的时代，概率统计已经成为理解和利用海量信息不可或缺的工具。本册将聚焦于概率统计在编程中的应用，帮助读者理解随机性，量化不确定性，并从中挖掘有价值的洞察。 我们将从概率论的基础开始，介绍概率的基本概念、条件概率、独立事件，并深入讲解重要的概率分布，如伯努利分布、二项分布、泊松分布、正态分布等。理解这些分布的特性，对于模拟随机过程、进行风险评估、设计概率性算法（如蒙特卡洛方法）至关重要。 随后，我们将进入统计推断的部分。读者将学习如何从样本数据中估计总体参数，如何进行假设检验，如何构建置信区间。这些技能在数据分析、机器学习模型评估、A/B测试等场景中扮演着核心角色。我们将探讨参数估计方法，如矩估计和最大似然估计，并介绍常用的统计检验方法，如t检验、卡方检验等。 本册还将重点介绍贝叶斯统计的思想，它提供了一种更新信念的强大框架，在机器学习的许多领域，如朴素贝叶斯分类器、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法中都有着核心地位。我们将讲解贝叶斯定理，以及如何将其应用于实际问题。 通过本册的学习，读者将能够更自信地处理带有随机性的问题，例如在开发游戏时模拟角色行为，在金融领域进行风险建模，在用户行为分析中识别模式，或者在系统性能优化时评估概率性因素的影响。 第三册：线性代数——掌握高维数据与变换的语言 线性代数是处理多维数据和线性变换的数学语言，在现代计算机科学的几乎所有前沿领域都扮演着核心角色，从图形学、机器学习到数据科学、量子计算，无不与线性代数紧密相连。本册将系统讲解线性代数的核心概念及其在编程中的实际应用。 我们将从向量和向量空间开始，理解向量的几何意义和代数运算，以及向量空间的基本性质。随后，我们将深入矩阵及其运算，包括矩阵的加减法、乘法、转置、逆矩阵等。矩阵运算是处理多维数据和进行线性变换的基础。 本册将重点讲解线性方程组的求解，以及矩阵的秩、行列式、特征值与特征向量等重要概念。我们将详细阐述高斯消元法、 LU分解等求解线性方程组的经典算法，并解释特征值和特征向量在数据降维（如PCA）、系统稳定性分析、 PageRank算法等中的关键作用。 此外，我们还将探讨线性变换，理解矩阵如何代表一种空间变换，例如旋转、缩放、投影等。这将直接帮助读者理解图形渲染、图像处理中的变换原理。 在本册的最后，我们将介绍一些更高级的主题，如内积空间、正交性、奇异值分解（SVD）等。SVD作为一种强大的矩阵分解技术，在推荐系统、自然语言处理、图像压缩等领域有着极其广泛的应用。 通过本册的学习，读者将能够理解并操作高维数据，掌握数据变换的原理，为从事机器学习、计算机视觉、数据挖掘、游戏开发等领域的开发者打下坚实的数学基础，并能更有效地利用现有库和工具（如NumPy, SciPy, TensorFlow, PyTorch等）来解决实际问题。 《程序员的数学》系列（套装共3册）的独特价值： 实践导向，聚焦应用： 我们避免纯粹的理论堆砌，而是紧密结合程序员在实际工作场景中遇到的问题，讲解数学概念如何转化为解决问题的工具。 循序渐进，易于理解： 从基础概念到核心应用，内容安排逻辑清晰，语言通俗易懂，即便数学基础薄弱的读者也能逐步掌握。 全面覆盖，系统学习： 涵盖了对现代软件开发至关重要的三大数学领域，为读者提供了一个全面而深入的学习路径。 贯穿始终，赋能创新： 学习本书系不仅是为了解决眼前的编程难题，更是为了培养一种数学驱动的解决问题的思维模式，为未来的技术创新奠定基础。 无论您是初入代码世界的菜鸟，还是经验丰富的资深工程师，亦或是对算法、数据科学充满热情的学生，这套《程序员的数学》都将是您提升专业能力、拓展技术视野的宝贵财富。立即开启这段数学与编程的奇妙旅程，用数学的力量武装您的代码！

评分☆☆☆☆☆

反思：阅读这套《程序员的数学》的过程，让我在很多方面都受到了启发。我发现，很多我们平时在工作中遇到的问题，如果能够用数学的视角去审视，往往能找到更简洁、更有效的解决方案。比如，在做一些算法优化或者数据处理的时候，如果对概率统计或者线性代数有更深的理解，就能少走很多弯路。这本书不仅仅是教会你“怎么做”，更是让你理解“为什么这么做”。它培养的是一种思维模式，一种严谨的、逻辑化的分析能力。我越来越体会到，数学不仅仅是学科，更是一种思考工具，一种看待世界和解决问题的方式。现在，我甚至开始主动去思考，我工作中的哪些环节，可以借助数学知识来提升效率和质量。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套《程序员的数学》已经是上周的事了，我一直是个对数学很头疼的人，尤其是大学那会儿，线性代数什么的简直就是梦魇。但工作以后，发现很多时候处理数据、理解算法，离不开数学基础。这套书的宣传语“数学思维+概率统计+线性代数”听起来就很有针对性，所以就抱着试试看的心态入手了。 开篇：老实说，当初买这套书，我主要看中的是“包邮”和“程序员”这几个字，感觉听起来就比较接地气，不像那些纯粹的数学教材那么枯燥。拿到手后，翻开第一本《数学思维》，里面的例子和讲解方式确实让我眼前一亮。不像我当年学的数学，上来就一堆符号和公式，这本书更侧重于培养一种解决问题的思路，通过一些生活中的例子来引入数学概念，比如集合、逻辑推理等等。我觉得这一点对于我们程序员来说太重要了，因为很多时候我们需要的不是死记硬背公式，而是理解背后的逻辑和方法。书中对于如何将实际问题抽象成数学模型，以及如何运用数学工具去分析和解决这些问题，都讲得比较清楚。虽然我还没完全看完，但感觉打开了一个新世界，让我对数学不再那么排斥，甚至有点跃跃欲试了。

评分☆☆☆☆☆

深入：在我看来，《程序员的数学》这套书真正厉害的地方在于它的“由浅入深”和“实操导向”。我最近在啃第二本《概率统计》，这块内容对我来说一直是模糊不清的。但书里的讲解，从最基础的概率概念，到随机变量、概率分布，再到期望、方差，都是循序渐进的。最让我惊喜的是，它不仅仅是理论的堆砌，而是结合了很多程序员会遇到的场景，比如用户行为分析、A/B测试的统计意义、机器学习模型的评估指标等等。书中还穿插了一些代码示例，虽然不是完整的实现，但能让你大概了解如何用代码去实现一些统计计算。这一点对于我这种动手能力比理论强的开发者来说，简直是福音。读这本书，我感觉自己不再是孤立地学习数学知识，而是真的在学习如何运用数学工具来解决我工作中遇到的实际问题，这让学习过程变得更加有意义和有成就感。

评分☆☆☆☆☆

进阶：坦白说，当初选择这套《程序员的数学》很大程度上是因为它包含了《线性代数》这部分。线性代数是我当年大学时期的“滑铁卢”，很多概念都让我感到头大。然而，这本《线性代数》的书，真的给我带来了不小的惊喜。它没有上来就讲向量空间、线性变换这些高大上的东西，而是从向量和矩阵的基本运算开始，一步步地讲解。书中的例子也很有针对性，比如在图形学中如何表示旋转和缩放，在机器学习中如何理解特征向量和特征值。这些都让我感觉线性代数不再是抽象的概念，而是具有实际应用价值的工具。虽然我还在学习过程中，但感觉书中的讲解方式比我当年学过的任何教材都要清晰易懂，而且逻辑性也很强。我甚至开始觉得，或许我当年也能学好线性代数，只是当时没有遇到这样好的教材。

评分☆☆☆☆☆

总结：总而言之，这套《程序员的数学》是我近期购书中最满意的一套。它成功地将枯燥的数学理论与程序员的实际工作需求紧密结合起来，用生动形象的语言和贴近实际的例子，让原本令人望而生畏的数学知识变得易于理解和接受。无论你是刚刚踏入编程领域的新手，还是有一定经验的开发者，想要提升自己的技术深度和解决问题的能力，我都非常推荐你入手这套书。它不仅仅是一套教科书，更像是一位经验丰富的导师，能够引导你建立起坚实的数学基础，从而在技术道路上走得更远、更稳健。我已经迫不及待地想要继续深入学习接下来的内容了。

评分☆☆☆☆☆

除了比平时买贵，其他没啥

评分☆☆☆☆☆

翻译的不大好，讲的不够详细

评分☆☆☆☆☆

不可多得的好书，看着还是挺有意思的

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可以

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闲暇时翻翻 ，浅显易懂

评分☆☆☆☆☆

书挺好的，贴合实际，看起来也不费力

评分☆☆☆☆☆

书不错，虽然还没看

评分☆☆☆☆☆

恩

评分☆☆☆☆☆

书挺好的，贴合实际，看起来也不费力