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程序员的数学基础课 极客时间

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    发表于 2020-5-17 12:06:28 | 显示全部楼层 |阅读模式
    程序员的数学基础课   极客时间
    极客时间出品的《程序员的数学基础课》由黄申所作,黄申是LinkedIn资深数据科学家。本专栏课程黄申将从编程的视角,结合自己十多年学术经验和工业实践,总结了一套适合程序员的数学学习方法和知识体系。希望通过“知识 – 应用 – 知识”的讲解路线,为你贡献一堂实用、精彩的数学课。

    《程序员的数学基础课》课程背景

    数学基础的好坏,会直接决定一个程序员的发展潜力。
    往大了说,数学是一种思维模式,考验的是一个人归纳、总结和抽象的能力。把这个能力放到程序员的世界里,其实就是解决问题的能力。
    往小了说,不管是数据结构与算法,还是程序设计,很多底层原理和编程技巧都源自数学,比如你熟悉的分页功能,用的其实是余数的思想。所以很多大公司招人时,会优先考虑数学专业的毕业生。数学基础好,学编程也更容易上手。
    如果说编程语言是血肉,那数学的思想和知识就是灵魂。它可以帮你选择合适的数据结构和算法、提升系统效率,并且赋予机器智慧。尤其在大数据和智能化的时代,更是如此。
    因此,学数学绝不是死背那些艰深晦涩的定理和公式,洞悉技术本质,掌握知识规律,具备数学思维,拥有发现问题、分析问题、解决问题的能力,才是你的终极目标。
    那程序员究竟该如何学习数学呢?在这个专栏里将系统地为你讲解。

    《程序员的数学基础课》讲师介绍


    黄申,LinkedIn 资深数据科学家,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。微软学者,IBM ExtremeBlue 天才计划成员。长期专注于大数据相关的搜索、推荐、自然语言处理、广告以及用户精准化领域。

    曾在微软亚洲研究院、IBM 美国研究院、eBay 中国、1 号店和大润发飞牛网担任要职,带队完成了若干公司级的战略项目。同时担任《计算机工程》特邀审稿专家,著有 20 多篇国际论文并拥有 10 多项国际专利。

    《程序员的数学基础课》专栏模块
    专栏用 51 节,四大模块,精讲那些程序员真正用得上的数学知识。

    基础思想篇

    梳理了编程中最常用的数学概念和思想,比如余数、迭代、排列、组合,由浅入深精讲数据结构与数学是如何你中有我,我中有你。帮你彻底掌握这些最基础、最核心的数学知识,同时也能让你明白,数学对编程和算法究竟意味着什么。

    概率统计篇

    以概率统计中最核心的贝叶斯公式为圆心,向上讲解随机变量、概率分布这些基础概念,向下讲解朴素贝叶斯,并分析它们在生活和编程中的实际应用,在应用中反哺概念。让你真正理解概率统计的本质,跨过概念和应用之间的鸿沟。

    线性代数篇

    从线性代数中最核心的概念向量、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互帮互助,融会贯通,解决实际问题的。比如,线性代数究竟是在讲什么?怎样让计算机理解现实世界?如何过滤冗余的新闻?从概念到应用,再到本质,让你不再害怕新技术中的“旧知识”。

    综合实战篇

    将通过缓存系统、搜索引擎、推荐系统中的实际应用,串讲前面讲到的数学知识和概念,帮你加深对知识的理解,学会用数学思维来分析问题和解决问题,让数学思维成为你的一种基础能力。



    《程序员的数学基础课》课程表
    程序员应该怎么学数学?

    01二进制:不了解计算机的源头,你学什么编程

    02余数:原来取余操作本身就是个哈希函数

    03迭代法:不用编程语言的自带函数,你会如何计算平方根?

    04数学归纳法:如何用数学归纳提升代码的运行效率?

    05递归(上):泛化数学归纳,如何将复杂问题简单化?

    06递归(下):分而治之,从归并排序到MapReduce

    07排列:如何让计算机学会“田忌赛马”?

    08组合:如何让计算机安排世界杯的赛程?

    09动态规划(上):如何实现基于编辑距离的查询推荐?

    10动态规划(下):如何求得状态转移方程并进行编程实现?

    11树的深度优先遍历(上):如何才能高效率地查字典?

    12树的深度优先遍历(下):如何才能高效率地查字典?

    13树的广度优先遍历(上):人际关系的六度理论是真的吗?

    14树的广度优先遍历(下):为什么双向广度优先搜索的效率更高?

    15从树到图:如何让计算机学会看地图?

    16时间和空间复杂度(上):优化性能是否只是“纸上谈兵”?

    17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概率和统计:编程为什么需要概率和统计?

    20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概率基础(下):一篇文章帮你理解常用概率公式

    22朴素贝叶斯:如何让计算机学会分类?

    23文本分类:如何区分特定类型的新闻?

    24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马尔科夫链:从PageRank到语音识别,背后是什么模型在支撑?

    26信息熵:如何通过几个问题,测出你对应的武侠人物?

    27决策树:信息增益、信息比率和基尼指数的运用

    28熵、信息增益和卡方:如何通过信息学寻找关键特征?

    29归一化和标准化:各科成绩如何综合才是最合理的?

    30统计意义(上):!《何判断你的A/B测试结果是不是巧合?

    31统计意义(下):如何判断你的A/B测试结果是不是巧合?

    32概率统计篇答疑和总结:为什么会有欠拟合和过拟合?

    33线性代数:线性代数到底是在讲什么?

    34向量空间模型:如何让计算机理解现实事物之间的关系?

    35文本检索:怎样让计算机理解自然语言?

    36文本聚类:如何过滤冗余的新闻?

    37矩阵(上):如何使用矩阵操作进行PageRank计算?

    38矩阵(下):如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐?

    39线性回归(上):如何使用高斯消元法求解线性方程组?

    40线性回归(中):如何使用最小二乘法进行直线拟合?

    41线性回归(下):如何使用最小二乘法进行效果验证?

    42PCA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):如何打造一个简单的搜索引擎?

    48搜索引擎(下):如何通过分类查询,让你的搜索结果更相关?

    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?


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    程序员的数学基础课 极客时间 [修改]
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  • TA的每日心情
    慵懒
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  • TA的每日心情
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