計算機數學：算法基礎 綫性代數與圖論 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

鄧潔，桂改花 著

圖書標籤:

• 計算機數學
• 算法
• 綫性代數
• 圖論
• 數學基礎
• 高等數學
• 數據結構
• 離散數學
• 計算機科學
• 算法設計

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115426383

版次：01

商品編碼：12030596

包裝：平裝

叢書名： 工業和信息化“十三五”人纔培養規劃教材

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

正文語種：中文

編輯推薦

“數學理論知識+專業技術應用”的編寫方嚮；緊貼計算機相關專業對數學知識、思維訓練的需要；讓讀者真實地認識到數學方法和模型對計算機技術的重要性。計算機數學入門級教程，配套豐富的背景知識，讓學生學習完理論基礎之後，還可以領略數學傢們的精彩人生。

內容簡介

本書針對計算機相關專業對數學課程的需求編寫而成，共分為6章，詳細講述瞭包括算法基礎、嚮量與矩陣、圖形變換的矩陣方法、綫性方程組、圖與網絡分析、樹、MATLAB入門等內容。
本書在內容的選取上遵循“應用導嚮，必需夠用”的原則，以計算機圖形變換實現、Google網站排名算法、網絡分析中的*短路算法、*小連接算法、數據挖掘中的決策樹算法等為應用背景，重點介紹瞭工科學科中不可缺少的數學工具——嚮量、矩陣和綫性方程組，充分體現瞭為計算機相關專業服務的理念。
本書可作為高等院校計算機相關專業的數學教材，也可供工科技術人員參考。

作者簡介

鄧潔，廣東科學技術職業學院計算機工程技術學院計算機數學教研室主任，從教20多年，有豐富的教學經驗。

目錄

目錄

第一章　算法基礎　1
1．1　算法　1
1．1．1　什麼是算法　1
1．1．2　算法的特性　1
1．1．3　算法的錶示　2
1．2　算法的邏輯結構　5
1．2．1　算法的基本邏輯結構　5
1．2．2　算法舉例　6
1．3　遞歸算法　9
1．3．1　什麼是遞歸　9
*1．3．2　遞歸算法C語言程序代碼　13
1．3．3　遞歸算法舉例—求最大公約數　13
拓展閱讀一　15
拓展閱讀二　17
第二章　嚮量與矩陣　19
2．1　嚮量　19
2．1．1　嚮量基本概念　19
2．1．2　嚮量的幾何定義　19
2．1．3　嚮量基本運算　20
2．1．4　嚮量空間　22
2．2　矩陣　23
2．2．1　矩陣概念　23
2．2．2　幾個特殊的矩陣　23
2．2．3　矩陣基本運算　24
2．3　綫性方程組的矩陣錶示　28
2．4　方陣的行列式　30
2．4．1　二階行列式　30
2．4．2　三階行列式　31
2．4．3　n階行列式　32
2．4．4　剋萊姆（Cramer）法則　35
2．4．5　行列式運算律　36
2．4．6　二階行列式的幾何意義　36
2．5　逆矩陣　37
2．5．1　逆矩陣定義　37
2．5．2　方陣可逆的充要條件　38
2．5．3　求逆矩陣——伴隨矩陣法　38
2．5．4　逆矩陣性質　40
2．6　用MATLAB計算嚮量和矩陣　41
2．6．1　MATLAB中嚮量、矩陣的生成　41
2．6．2　MATLAB中數組運算和矩陣運算　42
拓展閱讀一　42
拓展閱讀二　42
第三章　圖形變換的矩陣方法　44
3．1　圖形變換概述　45
3．1．1　圖形圖像變換　45
3．1．2　圖形的矩陣錶示　45
3．2　坐標係矩陣　46
3．2．1　坐標係矩陣　46
3．2．2　圖形變換與矩陣乘法　47
3．3　圖形基本變換　48
3．3．1　平移變換　48
3．3．2　以坐標原點為基準點的縮放變換　48
3．3．3　繞坐標原點的鏇轉變換　48
3．3．4　翻摺變換　49
3．3．5　錯切變換　49
3．4　二維圖形的基本變換矩陣　50
3．4．1　二維圖形變換矩陣　50
3．4．2　基本圖形變換矩陣　50
3．5　齊次坐標與齊次變換矩陣　51
3．5．1　齊次坐標　52
3．5．2　普通坐標與齊次坐標互相轉換　52
3．5．3　二維圖形變換的齊次矩陣　54
3．5．4　基本圖形變換的齊次矩陣　54
3．6　組閤變換　56
3．7　逆變換　59
*3．8　三維圖形變換　60
3．9　平麵圖形變換舉例　61
拓展閱讀　63
第四章　綫性方程組　66
4．1　綫性方程組高斯消元法　66
4．1．1　高斯消元法　66
4．1．2　矩陣的初等變換　68
4．1．3　矩陣的秩　69
4．2　綫性方程組解的判斷與解的結構　70
4．2．1　齊次綫性方程組解的結構　70
4．2．2　非齊次綫性方程組解的判斷　75
4．2．3　非齊次綫性方程組解的結構　76
*4．3　綫性方程組的應用——投入産齣
模型　79
4．3．1　投入産齣綜閤平衡模型　79
4．3．2　投入産齣錶直接消耗係數　79
4．3．3　完全消耗係數　81
4．4　矩陣的特徵值與特徵嚮量　83
4．4．1　特徵值與特徵嚮量　83
4．4．2　特徵值和特徵嚮量的性質　86
4．4．3　特徵值和特徵嚮量的幾何意義　87
*4．5　正交矩陣與正交變換　87
4．5．1　正交矩陣定義　87
4．5．2　矩陣正交化　89
4．5．3　正交變換　91
4．6　用MATLAB求解綫性方程組　91
4．6．1　在MATLAB中判斷綫性方程組解的
方法　91
4．6．2　用MATLAB求解綫性方程組Ax=b
的方法　92
4．6．3　用MATLAB求解投入産齣模型　94
4．6．4　利用MATLAB求特徵值和特徵
嚮量　94
4．6．5　矩陣正交規範化　95
拓展閱讀一　96
拓展閱讀二　99
第五章　圖與網絡分析　104
5．1　圖的基本概念與模型　104
5．1．1　圖的基本概念　105
5．1．2　圖的模型　106
5．1．3　圖的有關計算　107
5．2　圖的矩陣錶示　108
5．2．1　鄰接矩陣　109
5．2．2　關聯矩陣　110
5．2．3　可達性矩陣　112
5．3　圖的連通性　114
5．3．1　有關術語——通道、跡、路　114
5．3．2　無嚮圖的連通性　115
5．3．3　有嚮圖的連通性　115
5．4　歐拉圖與哈密頓圖　116
5．4．1　歐拉圖　116
5．4．2　哈密頓圖　117
5．5　有嚮圖的應用——Google網站排名
問題介紹　120
5．5．1　榖歌（Google）的PageRank　120
5．5．2　PageRank算法　122
5．6　最短路問題　129
5．6．1　最短路徑　129
5．6．2　求最短路的算法——迪剋斯特拉
（E．W．Dijkstra）算法　129
5．7　本章部分實例的MATLAB實現　132
拓展閱讀　134
第六章　樹　137
6．1　樹的概念與類型　137
6．1．1　樹的相關概念　137
6．1．2　根樹　138
6．1．3　二叉樹　140
6．1．4　決策樹　142
6．2　最小連接問題　143
6．2．1　生成樹　143
6．2．2　最小生成樹及其算法　145
6．3　數據挖掘中的決策樹簡介　148
6．3．1　數據挖掘的基本認識　148
6．3．2　數據挖掘中決策樹算法的基本
概念　149
6．3．3　信息增益的計算步驟　152
附錄A　MATLAB入門　158
A．1　MATLAB操作環境　158
A．1．1　MATLAB的發展曆史　158
A．1．2　MATLAB的主要特點　158
A．1．3　MATLAB的操作界麵（以R2010b
版本為例介紹）　159
A．1．4　幫助係統　162
A．2　MATLAB的數據類型　164
A．2．1　數值型數據　165
A．2．2　字符串數組　165
A．2．3　符號型變量　165
A．2．4　單元型數組和結構型數組　165
A．3　MATLAB的基本操作　165
A．3．1　MATLAB變量　165
A．3．2　MATLAB的基本運算符、標點
符號　166
A．3．3　MATLAB的數值運算　169
A．4　MATLAB數值數組　170
A．4．1　數值數組的生成　171
A．4．2　數組（矩陣）元素的操作　173
A．4．3　數組運算與矩陣運算　175
A．5　MATLAB符號運算　179
A．5．1　符號變量、符號錶達式的建立　179
A．5．2　MATLAB化簡符號錶達式的函數
命令　180
A．5．3　符號微積分運算　182
A．5．4　符號方程求解　186
參考文獻　191

《數字世界的構建者：算法、結構與聯係的探索》 本書並非一本關於特定學科知識的書籍，而是一次關於我們如何理解和構建數字世界的思想之旅。它將帶領讀者深入探究那些支撐起現代科技基石的普適性思維方式和解決問題的核心工具，而這些工具的根源，恰恰在於數學的某些分支。 想象一下，我們正要建造一座精密的城市。這座城市不僅僅是磚瓦木石的堆砌，更是信息流動的網絡、邏輯嚴密的規則和高效運轉的係統。那麼，我們需要哪些“藍圖”和“工具”來設計和實現它呢？ 首先，我們需要一套“行動指南”——算法。算法是什麼？它不是具體的代碼，也不是某一個軟件的內部實現，而是一種解決特定問題的清晰、有限、可執行的步驟序列。就像一道美味的菜肴需要一份詳細的食譜，一個復雜的計算需要一套精確的指令，算法就是這一切的靈魂。本書將帶你領略算法的魅力，理解它們是如何被設計、分析和優化的。我們將探討不同類型的算法，從簡單的搜索和排序，到更復雜的路徑尋找和模式識彆。你將學會如何用算法的思維去拆解問題，尋找最優雅、最高效的解決方案。這是一種抽象的、通用的解決問題的方法，它能夠應用於從數據分析到人工智能的各個領域。 其次，我們需要理解構成這座城市“骨架”的結構。這些結構不僅僅是物理的，更是邏輯的、數據的。在這裏，我們將目光投嚮一種強大的數學語言，它提供瞭一種描述事物之間關係和相互作用的方式——綫性代數。這不是枯燥的矩陣運算，而是理解空間、嚮量、變換以及如何用簡潔的方式錶示大量信息的工具。試想一下，我們如何描述城市中的道路網絡，如何錶示不同地區的人口流動，如何模擬物體的運動？綫性代數提供瞭一種強大的框架。它讓我們能夠用嚮量來錶示“狀態”，用矩陣來錶示“變化”或“關係”，從而以一種非常高效和富有洞察力的方式處理海量數據和復雜係統。你將瞭解到，嚮量空間的概念如何幫助我們理解數據的高維特性，矩陣的運算如何揭示事物之間的綫性依賴關係，以及特徵值和特徵嚮量如何揭示係統的內在“模式”和“主導方嚮”。這些概念不僅是數學中的抽象理論，更是理解計算機圖形學、機器學習、信號處理等前沿技術不可或缺的基石。 最後，我們關注的是這座城市中聯係的本質。無論是城市中的人際交往、交通網絡，還是互聯網上的信息鏈接、社交關係，這些“聯係”構成瞭我們世界運作的重要部分。本書將深入探討描述和分析這些聯係的數學工具——圖論。圖論提供瞭一個直觀而強大的模型，用“節點”錶示事物，用“邊”錶示它們之間的關係。這就像一張地圖，節點可以是城市，邊可以是連接它們的公路；節點可以是人，邊可以是朋友關係。圖論讓我們能夠研究網絡的結構、發現重要的連接點、優化路徑、分析信息的傳播等等。你將學習到如何錶示不同的圖，如何衡量節點的重要性，如何尋找最短路徑，如何識彆網絡中的“社群”和“瓶頸”。這些概念在社交網絡分析、推薦係統、物流優化、網絡安全等領域有著廣泛的應用。 《數字世界的構建者》並非一本教學手冊，它旨在激發讀者對這些底層數學思想的興趣和理解。它不是讓你成為一名數學傢，而是讓你成為一個更優秀的“問題解決者”和“數字世界的設計師”。通過探索算法的邏輯、綫性代數的結構性力量以及圖論的連接性視角，你將獲得一種全新的、更加深刻地理解信息、係統和世界的工具。無論你是否是計算機科學領域的專業人士，本書都將為你打開一扇門，讓你看到那些隱藏在日常科技背後，驅動一切運轉的普適性數學原理。它鼓勵你用一種更加係統、更加抽象、也更加強大的方式去思考，去創新，去構建屬於你的“數字世界”。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校大學生，正在努力打好計算機科學的基礎，為將來的學習和研究做準備。我發現，很多計算機科學的核心課程，比如數據結構、算法、人工智能，都離不開數學的支持。而《計算機數學：算法基礎 綫性代數與圖論》這個名字，正是讓我眼前一亮，覺得它能很好地填補我在數學理論與實際應用之間的鴻溝。我希望這本書能夠循序漸進地講解綫性代數，從最基本的嚮量和矩陣運算，到更高級的特徵值分解、奇異值分解等。我尤其希望它能解釋這些概念在算法中的具體應用，比如在機器學習中的降維、在計算機圖形學中的變換。我希望能理解，為什麼這些數學工具能夠如此有效地處理和分析數據。同樣，圖論也是我特彆感興趣的部分。我希望這本書能詳細介紹圖的基本概念，如節點、邊、度、連通分量等，並在此基礎上講解各種重要的圖算法。比如，如何用圖算法來解決迷宮問題？如何用圖算法來分析網絡拓撲？我希望能看到一些經典的圖算法，如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法，並且理解它們的原理和復雜度。此外，我希望書中能提供一些實際的編程練習，讓我能夠動手實踐，加深對算法和數學概念的理解。這本書如果能做到這一點，對我來說將是無價的。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對理論物理和計算方法都有所涉獵的讀者，我一直認為數學在連接不同學科領域方麵扮演著至關重要的角色。這本書的名字，《計算機數學：算法基礎 綫性代數與圖論》，讓我看到瞭一個將數學工具與實際計算問題結閤的絕佳平颱。我特彆關注綫性代數在解決大型稀疏係統中的應用，這在模擬和科學計算中非常常見。例如，有限元方法中經常會遇到大量的矩陣方程組，如何高效地求解這些方程組，依賴於對綫性代數性質的深刻理解。我希望書中能對迭代求解方法，如共軛梯度法，有詳細的介紹，並解釋其在計算效率上的優勢。此外，我一直對張量分析感興趣，它被廣泛應用於機器學習和廣義相對論中。如果這本書能觸及到張量的概念，或者至少為理解張量分析打下基礎，那就更好瞭。在圖論方麵，我對離散概率分布在圖上的應用，如馬爾可夫隨機場和貝葉斯網絡，非常感興趣。這些模型在人工智能和統計推斷中有著重要的地位。我希望書中能介紹圖的隨機過程，以及如何在圖上進行推斷。另外，對於復雜網絡的分析，如社群檢測、中心性度量等，也是我非常希望深入瞭解的。這本書如果能提供關於這些主題的清晰闡述，並將其與實際的算法實現聯係起來，那將是對我而言極其寶貴的資源。

評分☆☆☆☆☆

最近在工作中，我遇到瞭很多關於數據結構和算法的挑戰，尤其是在處理復雜的關係型數據時。我一直覺得，要想真正理解並優化這些算法，必須要有堅實的數學基礎。這本書的名字，《計算機數學：算法基礎 綫性代數與圖論》，恰好點齣瞭我急需加強的兩個數學分支。我之前接觸過一些綫性代數，但感覺不夠係統，尤其是在與算法結閤方麵。我希望這本書能深入講解嚮量空間、綫性變換、特徵值和特徵嚮量等概念，並且能清晰地展示它們如何在算法中發揮作用。比如，如何在數據壓縮算法中使用奇異值分解？如何利用矩陣運算來加速圖像處理？這些都是我非常想瞭解的。另一方麵，圖論對我來說更是充滿瞭神秘感。我常常在想，為什麼用圖來錶示網絡結構如此有效？我希望這本書能從圖的基本定義開始，逐步深入到各種重要的圖算法。比如，如何用圖來建模交通網絡，並找到最優的路徑？如何用圖來分析社交網絡，並識彆齣有影響力的用戶？我尤其希望書中能有關於圖的遍曆、連通性、最短路徑和最小生成樹等核心算法的詳細講解，並且能解釋它們在實際應用中的具體場景，比如路徑規劃、資源分配等。我期待這本書能提供一種直觀、易懂的方式來學習這些重要的數學工具，從而幫助我更好地解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在大學教授算法的講師，我一直在尋找能夠激發學生學習興趣、同時又兼顧理論深度和實踐意義的教材。《計算機數學：算法基礎 綫性代數與圖論》這個書名，在我看來，非常精準地捕捉到瞭現代算法研究的核心要素。我希望這本書能夠提供一種嚴謹而又不失生動的講解方式。在綫性代數方麵，我期望它能深入探討嚮量空間、綫性變換、矩陣分解等核心概念，並清晰地闡述它們在數值分析、優化問題和機器學習模型中的應用。例如，我希望看到關於數值穩定性、條件數等在算法分析中的重要性得到強調。同時，對於圖論部分，我期望它能係統地介紹圖的各種性質、遍曆算法、最短路徑問題、最小生成樹問題，以及更高級的主題，如最大流最小割定理、匹配理論等。我特彆希望書中能提供一些與實際計算問題緊密相關的例子，例如如何在網絡路由中應用圖算法，或者如何在生物信息學中利用圖結構進行序列比對。這本書如果能為我的教學提供豐富多樣的案例和深入的數學洞察，將是我非常樂意推薦給學生的。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據科學領域充滿熱情的新手，我深知要在這個領域取得進展，紮實的數學基礎是必不可少的。《計算機數學：算法基礎 綫性代數與圖論》這個名字，讓我覺得這本書可能是我入門的絕佳選擇。我特彆希望它能清晰地解釋綫性代數如何應用於數據分析。比如，協方差矩陣和相關矩陣是如何揭示數據之間關係的？主成分分析（PCA）和因子分析是如何利用特徵值分解來降低數據維度的？我希望能夠理解這些降維技術的數學原理，以及它們在數據預處理中的作用。此外，我對圖論在網絡分析和社交媒體挖掘中的應用非常感興趣。我希望書中能介紹如何構建和分析圖，例如如何使用圖算法來識彆社區結構，或者如何進行節點的重要性評估。我希望能理解PageRank算法背後的數學原理，以及它如何被用來評估網頁的重要性。這本書如果能用清晰的語言和直觀的圖示來解釋這些概念，並且提供一些關於如何使用Python等語言實現這些算法的指導，那對我來說將是極大的幫助。我期待這本書能幫助我建立起對綫性代數和圖論在數據科學中的深刻認識，從而為我未來的學習和實踐打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深程序員，一直以來都深感數學基礎在算法設計和優化中的重要性。很多時候，麵對復雜的算法問題，我總覺得缺乏一種更深層次的理解，而這往往源於對數學原理的模糊認識。《計算機數學：算法基礎 綫性代數與圖論》這個書名，立刻引起瞭我的注意，因為它直接點齣瞭我想要深入學習的兩個關鍵領域。我希望這本書能超越 textbook 式的枯燥講解，而是提供一種更貼近工程實踐的視角。例如，在處理大規模數據集時，綫性代數中的矩陣運算是如何被優化以提高效率的？像稀疏矩陣的錶示和運算，以及一些高級的分解技術，如LU分解、QR分解，在實際係統中是如何應用的？我希望能理解這些數學概念如何轉化為更高效的代碼。同時，在圖論方麵，我希望書中能深入探討如何利用圖結構來解決現實世界中的復雜問題。比如，在分布式係統中，如何用圖論來分析節點之間的通信和依賴關係？在數據庫優化中，索引的構建和查詢是否也蘊含著圖論的思想？我渴望看到一些關於圖算法在係統設計和性能調優中的實際案例，而不僅僅是理論性的討論。這本書如果能提供關於這些高級應用和工程技巧的見解，那將是我非常看重的內容。

評分☆☆☆☆☆

我對計算幾何和可視化技術一直有著濃厚的興趣，而這些領域往往離不開紮實的數學基礎。《計算機數學：算法基礎 綫性代數與圖論》這個書名，讓我覺得這本書可能能夠提供我所需要的數學工具。我希望它能深入講解綫性代數在幾何變換中的應用，比如平移、鏇轉、縮放等是如何通過矩陣運算來實現的。我還想瞭解齊次坐標的概念，以及它如何在計算機圖形學中簡化各種變換。對於圖論，我特彆希望能看到它在構建和處理幾何模型中的應用。例如，網格錶示、錶麵重構、多邊形分割等問題，很多都可以用圖論的語言來描述。我希望書中能介紹一些與計算幾何相關的圖算法，比如 Delaunay 三角剖分或 Voronoi 圖的構建。另外，我一直對計算機視覺中的特徵提取和匹配算法很感興趣，它們往往涉及到大量的矩陣運算和圖匹配問題。這本書如果能為我提供關於這些主題的數學基礎，並且能將其與我感興趣的領域聯係起來，那將是一本極具價值的書籍。我希望它能幫助我更好地理解和實現復雜的圖形和視覺算法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來非常吸引人：《計算機數學：算法基礎 綫性代數與圖論》。作為一個一直對計算機科學的底層原理充滿好奇的讀者，我一直覺得數學是理解這些原理的金鑰匙。尤其是在接觸到一些更高級的算法和模型時，綫性代數和圖論這兩塊內容簡直是繞不過去的坎。我常常在想，那些高效的搜索引擎是如何組織海量信息的？社交網絡裏的“朋友推薦”又是基於怎樣的數學模型？這一切的背後，必然有著深刻的綫性代數和圖論的原理在支撐。想象一下，如果我們能將一個復雜的係統抽象成一個巨大的圖，節點代錶實體，邊代錶關係，那麼許多在現實世界中難以解決的問題，或許就能通過圖算法找到優雅的解決方案。同樣，綫性代數中的嚮量、矩陣運算，對於理解機器學習中的數據錶示、降維、特徵提取更是至關重要。我一直對矩陣分解、奇異值分解（SVD）等概念感到著迷，它們不僅是數學上的優美理論，更是許多實際應用的核心。這本書的標題直接點齣瞭這些我感興趣的領域，讓我對它充滿瞭期待。我希望它能提供一個清晰的視角，將這些抽象的數學概念與計算機科學中的實際應用緊密聯係起來，讓我在學習算法時，不再僅僅是死記硬背，而是能夠真正理解其背後的數學邏輯，從而能夠靈活地運用和創新。我尤其希望書中能有豐富的實例，能夠展示綫性代數和圖論在算法設計中的具體體現，比如如何用圖論來解決路徑規劃問題，或者如何用綫性代數來優化圖像處理的算法。

評分☆☆☆☆☆

我一直對算法的設計和分析特彆感興趣，總覺得好的算法就像精妙的數學模型一樣，能夠以最優雅的方式解決復雜的問題。而《計算機數學：算法基礎 綫性代數與圖論》這個名字，直接點齣瞭我最關注的幾個核心領域。綫性代數無疑是現代計算機科學的基石，無論是圖像處理、自然語言處理，還是機器學習，幾乎無處不在。我常常思考，為什麼嚮量和矩陣在處理大量數據時如此強大？它們在錶達和變換數據方麵有什麼獨特的優勢？比如，在圖像壓縮中，奇異值分解（SVD）是如何工作的？它如何找到數據的低秩錶示？我渴望理解這些背後的數學原理，而不是僅僅停留在調用庫函數層麵。同樣，圖論在我看來是描述和分析關係型數據的利器。無論是網絡結構、數據之間的關聯，還是邏輯流程，都可以用圖來錶示。我一直對圖搜索算法（如BFS、DFS）、最短路徑算法（如Dijkstra、Floyd-Warshall）以及最小生成樹算法（如Prim、Kruskal）很著迷，但同時也希望能更深入地理解它們是如何被設計齣來的，以及在實際應用中，它們能解決哪些問題。比如，在物流配送中，如何利用最短路徑算法優化路綫？在社交網絡中，如何利用圖算法發現潛在的連接或者傳播信息？這本書如果能在這方麵給齣詳盡的解釋和豐富的案例，那就太棒瞭。我希望它能幫助我建立起一套紮實的數學基礎，讓我能夠更自信地去設計和分析各種算法。

評分☆☆☆☆☆

我最近在學習機器學習，感覺很多算法都涉及到大量的矩陣運算，一開始真是頭疼。每次看到那些公式，就感覺像是在跟天書對話。尤其是深度學習，裏麵什麼“權重矩陣”、“激活函數”聽起來就很高深。我一直覺得，如果數學基礎不紮實，學這些東西會非常吃力，而且很難真正理解為什麼這樣設計算法是有效的。這本書的名字《計算機數學：算法基礎 綫性代數與圖論》，簡直正中我的下懷。我特彆希望它能夠把綫性代數講得通俗易懂，並且能直接和機器學習的算法聯係起來。比如，能不能解釋一下，為什麼用矩陣乘法來錶示神經網絡的層層傳遞是閤適的？或者，在降維技術（比如PCA）中，特徵值分解是如何幫助我們找到最重要的數據維度的？再者，圖論在推薦係統、社交網絡分析中扮演著怎樣的角色？比如，判斷兩個人是否是“弱連接”，或者找到社區結構，這些都可以用圖論來解決嗎？我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更希望它能提供一些代碼示例，或者至少是僞代碼，讓我能把學到的數學概念轉化為實際的編程操作。這樣，我纔能真正地理解這些數學工具在計算機科學領域中的威力，並且能夠舉一反三，應用到我自己的項目中去。畢竟，學數學的最終目的，是為瞭更好地解決問題，而不是為瞭純粹的理論探索。

評分☆☆☆☆☆

"新浪微輿情"是將互聯網信息采集、數據挖掘和大數據處理技術應用到輿情服務的一次顛覆性創新。傳統的輿情監測係統，動輒幾萬、幾十萬的價格，“新浪微輿情”通過創新的互聯網信息采集、存儲、處理技術，大大降低瞭使用輿情服務的成本，能以極低價格快速獲得輿情監測。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，內容全麵，講解清晰

評分☆☆☆☆☆

書中的內容，有條理性地講解瞭一遍，適閤常翻看一下。

評分☆☆☆☆☆

說的內容，非常好。紙張的印刷也很不錯。

評分☆☆☆☆☆

數學與編程的過度書籍，深入淺齣的講解，非常好。

評分☆☆☆☆☆

高職教材，本科和非計算機專業也可以看，選材好，寫得也不錯

評分☆☆☆☆☆

學習一下，京東還是一網的快

評分☆☆☆☆☆

書中的內容，有條理性地講解瞭一遍，適閤常翻看一下。

評分☆☆☆☆☆

高職教材，本科和非計算機專業也可以看，選材好，寫得也不錯