Contents
使用 Python 進行 3D 圖形，機器學習和模擬
書籍簡介
感覺就像你正在學習完成任務所需要的知識。
Jens Christian Bredahl Madsen
要在資料科學、機器學習、電腦圖學和密碼學領域獲得一份工作，你需要具備很強的數學技能
Math for Programmers 教授這些熱門職業所需的數學知識，專注於作為開發人員需要了解的知識。 充滿了許多有用的圖形和超過 200 個以上的練習和微型專案，這本書打開了在當今最熱門有趣的程式設計領域工作和獲利前景看好的大門！
關於這個技術
大多數企業意識到他們需要應用資料科學和有效的機器學習來獲得和保持競爭優勢。 要構建這些應用程式，他們需要開發人員能夠輕鬆地編寫程式碼並使用沈浸在統計學、線性代數和微積分中的工具。 在遊戲開發、電腦圖學和動畫、影象和訊號處理、定價引擎和股票市場分析等其它最新的應用中，數學扮演著不可或缺的角色。 無論你是一個沒有核心大學數學基礎而自學而成的程式設計師，還是你只需要重新點燃數學個光亮，這本書都是一個很好的方式來激發你的技能
關於這本書
Math for Programmers 教你用程式碼解決數學問題。 感謝作者的有趣和迷人的風格，你會喜歡像一個程式設計師一樣思考數學。 通過可訪問的範例、場景和適合工作開發人員的練習，您將開始探索 2D 和3D 中的函式和幾何。 有了這些基本的構建模組，你將進入機器學習和遊戲程式設計的基礎數學，包括矩陣和線性變換，微分和積分，微分方程，機率，分類演算法，等等。 不要擔心，如果它聽起來令人生畏，或更糟 – 無聊！ 程式設計師和數學家 Paul Orland 使學習這些重要的概念無痛且相關，又充滿樂趣！
這本實用教學中的真實世界範例包括建立和渲染 3D 模型、使用矩陣變換的動畫、操作影象和聲波，以及為視訊遊戲構建的物理引擎。 在這個教學中，你將通過大量的練習來測試你自己，以確保你已經牢牢地掌握了這些概念。 實際動手做的微型專案專注於你所學習的知識。 當你完成這項工作時，你將擁有當今最流行的技術趨勢中必不可少的數學技能的堅實基礎。
書籍內容包含
- 2D 和 3D 向量數學
- 矩陣和線性轉換
- 線性代數的核心概念
- 單變數或多變數微積分
- 迴歸、分類和聚類(clustering)的演算法
- 有趣的真實世界範例
- 200多個練習和小型專案
目標讀者
- 為具有紮實的代數技能的程式設計師編寫的(即使他們需要複習)。 不需要正式的線性代數或微積分課程
關於作者
Paul Orland 是 Tachyus 的首席執行官，Tachyus 是一家矽谷創業公司，致力於建立預測分析軟體，以優化石油和天然氣行業的能源生產。
作為創始人 CTO，他帶領工程團隊產品化混合機器學習和物理模型，分散式優化演算法和基於 Web 的可客制化資料視覺化。
他有一個耶魯大學的數學學士學位和來自華盛頓大學的物理學碩士學位。
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