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本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。
内容简介
本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过Python代码和200多个小项目，读者将掌握二维向量、三维向量、矩阵变换、线性方程、微积分、线性回归、logistic回归、梯度下降等知识。
作者简介
作者保罗·奥兰德，硅谷创业公司Tachyus的联合创始人兼CEO，拥有耶鲁大学数学学士学位和华盛顿大学物理学硕士学位，曾任微软公司软件开发工程师，近10年来一直致力于使用数学和函数式编程来优化能源生产。
章节目录
版权信息
献词
译者序
前言
致谢
关于本书
关于封面
第1章 通过代码学数学
1.1 使用数学和软件解决商业问题
1.2 如何高效学习数学
1.3 用上你训练有素的左脑
1.4 小结
第一部分 向量和图形
第2章 二维向量绘图
2.1 二维向量绘图
2.2 平面向量运算
2.3 平面上的角度和三角学
2.4 向量集合的变换
2.5 用Matplotlib绘图
2.6 小结
第3章 上升到三维世界
3.1 在三维空间中绘制向量
3.2 三维空间中的向量运算
3.3 点积：测量向量对齐
3.4 向量积：测量定向区域
3.5 在二维平面上渲染三维对象
3.6 小结
第4章 变换向量和图形
4.1 变换三维对象
4.2 线性变换
4.3 小结
第5章 使用矩阵计算变换
5.1 用矩阵表示线性变换
5.2 不同形状矩阵的含义
5.3 用矩阵平移向量
5.4 小结
第6章 高维泛化
6.1 泛化向量的定义
6.2 探索不同的向量空间
6.3 寻找更小的向量空间
6.4 小结
第7章 求解线性方程组
7.1 设计一款街机游戏
7.2 找到直线的交点
7.3 将线性方程泛化到更高维度
7.4 通过解线性方程来改变向量的基
7.5 小结
第二部分 微积分和物理仿真
第8章 理解变化率
8.1 根据体积计算平均流速
8.2 绘制随时间变化的平均流速
8.3 瞬时流速的近似值
8.4 体积变化的近似值
8.5 绘制随时间变化的体积图
8.6 小结
第9章 模拟运动的对象
9.1 模拟匀速运动
9.2 模拟加速
9.3 深入研究欧拉方法
9.4 用更小的时间步执行欧拉方法
9.5 小结
第10章 使用符号表达式
10.1 用计算机代数系统计算精确的导数
10.2 代数表达式建模
10.3 符号表达式的应用
10.4 求函数的导数
10.5 自动计算导数
10.6 符号化积分函数
10.7 小结
第11章 模拟力场
11.1 用向量场对引力建模
11.2 引力场建模
11.3 把引力加入小行星游戏
11.4 引入势能
11.5 用梯度连接能量和力
11.6 小结
第12章 优化物理系统
12.1 测试炮弹模拟器
12.2 计算最佳射程
12.3 增强模拟器
12.4 利用梯度上升优化范围
12.5 小结
第13章 用傅里叶级数分析声波
13.1 声波的组合和分解
13.2 用Python播放声波
13.3 把正弦波转化为声音
13.4 组合声波得到新的声波
13.5 将声波分解为傅里叶级数
13.6 小结
第三部分 机器学习的应用
第14章 数据的函数拟合
14.1 衡量函数的拟合质量
14.2 探索函数空间
14.3 使用梯度下降法寻找最佳拟合线
14.4 非线性函数拟合
14.5 小结
第15章 使用logistic回归对数据分类
15.1 用真实数据测试分类函数
15.2 绘制决策边界
15.3 将分类问题构造为回归问题
作者简介
程序员数学：用Python学透线性代数和微积分是2021年由人民邮电出版社出版,作者[美]保罗·奥兰德（Paul Orland）。
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