Matematica per programmatori: Grafica 3D, apprendimento automatico e simulazioni con Python

Recensioni dei lettori

Il libro offre un'introduzione completa ai concetti matematici essenziali per i programmatori, fondendo la teoria con le implementazioni pratiche di Python. Pur essendo una risorsa preziosa per migliorare la comprensione della matematica nel contesto della programmazione, soprattutto per coloro che hanno un background matematico limitato, presenta notevoli carenze per quanto riguarda gli esempi di codifica e la disponibilità di materiale di partenza.

⬤ Copertura approfondita di importanti concetti matematici rilevanti per la programmazione, tra cui l'algebra lineare, il calcolo e le tecniche di apprendimento automatico.
⬤ Forte attenzione alle applicazioni pratiche con esempi di codice Python che aiutano a illuminare il materiale.
⬤ Adatto ai principianti e a chi vuole rinfrescare le proprie conoscenze matematiche, con molti utenti che indicano che può colmare le lacune di comprensione.
⬤ Include un eBook gratuito, che alcuni utenti trovano utile.

⬤ Richiede una conoscenza preliminare della programmazione e della matematica per una piena comprensione, il che lo rende meno adatto ai principianti assoluti.
⬤ Diversi utenti hanno segnalato che gli esempi di codifica non funzionavano come previsto, causando frustrazione e perdita di tempo.
⬤ Alcuni utenti sono rimasti delusi dal fatto che il codice sorgente a cui si fa riferimento nel libro non sia disponibile online, limitando la fruibilità del libro.
⬤ Ci sono lamentele sul fatto che la versione in bianco e nero dell'eBook manca di immagini rispetto alla sua controparte a colori, e alcuni ritengono che il libro non copra alcuni argomenti matematici in modo approfondito.

(basato su 16 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Math for Programmers: 3D Graphics, Machine Learning, and Simulations with Python

Contenuto del libro:

In Math for Programmers esplorerete importanti concetti matematici attraverso il coding pratico.

Sommario

Per ottenere un lavoro nel campo della scienza dei dati, dell'apprendimento automatico, della grafica computerizzata e della crittografia, è necessario avere forti competenze matematiche. Math for Programmers insegna la matematica necessaria per queste carriere, concentrandosi su ciò che è necessario sapere come sviluppatore. Ricco di utili grafici e di oltre 200 esercizi e mini-progetti, questo libro apre le porte a interessanti - e redditizie! -carriere interessanti e redditizie in alcuni dei settori di programmazione più in voga del momento.

L'acquisto del libro stampato include un eBook gratuito nei formati PDF, Kindle e ePub di Manning Publications.

Informazioni sulla tecnologia

Saltate il gergo matematico: Questo libro unico nel suo genere utilizza Python per insegnare la matematica necessaria per costruire giochi, simulazioni, grafica 3D e algoritmi di apprendimento automatico. Scoprite come l'algebra e il calcolo prendono vita quando li vedete in codice!

Informazioni sul libro

In Math for Programmers esplorerete importanti concetti matematici attraverso il coding. Ricco di grafici e di oltre 300 esercizi e mini-progetti, questo libro apre la porta a interessanti - e redditizie! -a carriere interessanti e lucrative in alcuni dei settori più interessanti del giorno d'oggi. Affrontando le basi dell'algebra lineare, del calcolo e dell'apprendimento automatico, imparerete a conoscere le principali librerie Python utilizzate per trasformarle in applicazioni software reali.

Cosa contiene

Geometria vettoriale per la grafica computerizzata.

Matrici e trasformazioni lineari.

Concetti fondamentali del calcolo.

Simulazione e ottimizzazione.

Elaborazione di immagini e audio.

Algoritmi di apprendimento automatico per la regressione e la classificazione.

Informazioni sul lettore

Per programmatori con competenze di base in algebra.

Informazioni sull'autore

Paul Orland è un programmatore, imprenditore di software e appassionato di matematica. È cofondatore di Tachyus, una start-up che realizza software di analisi predittiva per l'industria energetica. Lo si può trovare online all'indirizzo www.paulor. land.

Indice dei contenuti

1 Imparare la matematica con il codice.

PARTE I - VETTORI E GRAFICA.

2 Disegnare con i vettori 2D.

3 Passare al mondo 3D.

4 Trasformazione di vettori e grafica.

5 Calcolo delle trasformazioni con le matrici.

6 Generalizzazione a dimensioni superiori.

7 Risoluzione di sistemi di equazioni lineari.

PARTE 2 - CALCOLO E SIMULAZIONE FISICA.

8 Comprendere i tassi di variazione.

9 Simulazione di oggetti in movimento.

10 Lavorare con espressioni simboliche.

11 Simulazione di campi di forza.

12 Ottimizzazione di un sistema fisico.

13 Analizzare le onde sonore con una serie di Fourier.

PARTE 3 - APPLICAZIONI DI APPRENDIMENTO AUTOMATICO.

14 Adattare funzioni ai dati.

15 Classificazione dei dati con la regressione logistica.

16 Addestramento di reti neurali.