W. Keith Nicholson的《线性代数与应用》,传统上出版多年,现在作为开放教育资源和Lyryx的一部分发布与开放文本!支持今天的学生和教师需要更多的教科书,这就是为什么尼克尔森博士选择与Lyryx学习工作。

总的来说,教材的目标是在计算技能,理论和线性代数的应用之间达到平衡。它是线性代数的思想和技术的一个相对先进的介绍,目标是科学和工程学生,他们不仅需要理解如何使用这些方法,而且还需要深入了解为什么他们工作。

它介绍了线性代数的一般思想远早于竞争保持与线性代数相同的严格和简洁的方法。随着许多图表和例子,帮助学生形象化,它也保持与概念的不断介绍。

课程内容有足够的灵活性,可以呈现一个传统的主题介绍,或者允许一个更实用的课程。第1-4章为初学者开设了一学期的课程,而第5-9章为第二学期的课程。这本教科书主要是关于实数线性代数的,在适当的时候提到了复数(在附录A中回顾)。

成为VIP会员查看完整内容
0
45

相关内容

图论因其在计算机科学、通信网络和组合优化方面的应用而成为一门重要的学科。它与其他数学领域的互动也越来越多。虽然这本书可以很好地作为图表理论中许多最重要的主题的参考,但它甚至正好满足了成为一本有效的教科书的期望。主要关注的是服务于计算机科学、应用数学和运筹学专业的学生,确保满足他们对算法的需求。在材料的选择和介绍方面,已试图在基本的基础上容纳基本概念,以便对那些刚进入这一领域的人提供指导。此外,由于它既强调定理的证明,也强调应用,所以应该先吸收主题,然后对主题的深度和方法有一个印象。本书是一篇关于图论的综合性文章,主题是有组织的、系统的。这本书在理论和应用之间取得了平衡。这本书以这样一种方式组织,主题出现在完美的顺序,以便于学生充分理解主题。这些理论已经用简单明了的数学语言进行了描述。这本书各方面都很完整。它将为主题提供一个完美的开端,对主题的完美理解,以及正确的解决方案的呈现。本书的基本特点是,概念已经用简单的术语提出,并详细解释了解决过程。

这本书有10章。每一章由紧凑但彻底的理论、原则和方法的基本讨论组成,然后通过示例进行应用。本书所介绍的所有理论和算法都通过大量的算例加以说明。这本书在理论和应用之间取得了平衡。第一章介绍图。第一章描述了同构、完全图、二部图和正则图的基本和初等定义。第二章介绍了不同类型的子图和超图。本章包括图形运算。第二章还介绍了步行、小径、路径、循环和连通或不连通图的基本定义。第三章详细讨论了欧拉图和哈密顿图。第四章讨论树、二叉树和生成树。本章深入探讨了基本电路和基本割集的讨论。第五章涉及提出各种重要的算法,在数学和计算机科学中是有用的。第六章的数学前提包括线性代数的第一个基础。矩阵关联、邻接和电路在应用科学和工程中有着广泛的应用。第七章对于讨论割集、割顶点和图的连通性特别重要。第八章介绍了图的着色及其相关定理。第九章着重介绍了平面图的基本思想和有关定理。最后,第十章给出了网络流的基本定义和定理。

成为VIP会员查看完整内容
0
82

这本书的目的是介绍计算机科学家所需要的一些基本数学知识。读者并不期望自己是数学家,我们希望下面的内容对你有用。

成为VIP会员查看完整内容
0
79

本书使用高级Python语言首次介绍科学应用的计算机编程。该阐述以实例和问题为导向,其中应用程序取自数学、数值微积分、统计学、物理学、生物学和金融。这本书教授“matlab风格”和过程编程以及面向对象编程。高中数学是一个必要的背景,它有利于学习经典和数字一元微积分并行阅读这本书。除了学习如何编写计算机程序,读者还将学习如何利用数值方法和程序设计来解决科学和工程的各个分支中出现的数学问题。通过混合编程,数学和科学应用,这本书为实践计算科学奠定了坚实的基础。

这本书的目的是使用从数学和自然科学的例子来教授计算机编程。我们选择使用Python编程语言,因为它结合了非凡的表达能力和非常干净、简单和紧凑的语法。Python很容易学习,非常适合作为计算机编程的入门。Python也非常类似于MATLAB,是一种很好的数学计算语言。将Python与编译语言(如Fortran、C和c++)相结合很容易,这些语言被广泛用于科学计算。

本书中的例子将编程与数学、物理、生物和金融的应用程序相结合。读者需要具备基本的一元微积分知识,在高中数学强化课程中教授。这当然是一个优势,以并行的大学微积分课程,最好包含经典和数值方面的微积分。虽然不是严格要求,高中物理背景使许多例子更有意义。

许多入门编程书籍都很紧凑,重点是列出编程语言的功能。然而,学习编程就是学习如何像程序员一样思考。这本书主要关注的是思考过程,或者等价地说: 编程是一种解决问题的技术。这就是为什么大多数页面都致力于编程中的案例研究,在这里我们定义一个问题并解释如何创建相应的程序。新的结构和编程风格(我们可以称之为理论)通常也通过示例介绍。

成为VIP会员查看完整内容
0
57

《数据科学设计手册》提供了实用的见解,突出了分析数据中真正重要的东西,并提供了如何使用这些核心概念的直观理解。这本书没有强调任何特定的编程语言或数据分析工具套件,而是专注于重要设计原则的高级讨论。这个易于阅读的文本理想地服务于本科生和早期研究生的需要,开始“数据科学入门”课程。它揭示了这门学科是如何以其独特的分量和特点,处于统计学、计算机科学和机器学习的交叉领域。在这些和相关领域的从业者会发现这本书完美的自学以及。

《数据科学设计手册》是数据科学的介绍,重点介绍建立收集、分析和解释数据的系统所需的技能和原则。作为一门学科,数据科学位于统计学、计算机科学和机器学习的交汇处,但它正在构建自己独特的分量和特征。

这本书涵盖了足够的材料在本科或早期研究生水平的“数据科学入门”课程。在这里可以找到教学这门课程的全套讲课幻灯片,以及项目和作业的数据资源,以及在线视频讲座。

成为VIP会员查看完整内容
0
49

这本书的书名听起来有点神秘。如果这本书以一种错误的方式呈现了这个主题,人们为什么要读它呢?书中哪些地方做得特别“不对”?

在回答这些问题之前,让我先描述一下本文的目标受众。这本书是“荣誉线性代数”课程的课堂讲稿。这应该是高等数学学生的第一门线性代数课程。它的目标是一个学生,虽然还不是非常熟悉抽象推理,但愿意学习更严格的数学,在“烹饪书风格”的微积分类型课程。除了作为线性代数的第一门课程,它也应该是第一门向学生介绍严格证明、形式定义——简而言之,现代理论(抽象)数学风格的课程。

目标读者解释了基本概念和具体实例的非常具体的混合,它们通常出现在介绍性的线性代数文本中,具有更抽象的定义和高级书籍的典型构造。

https://www.math.brown.edu/streil/papers/LADW/LADW_2017-09-04.pdf

成为VIP会员查看完整内容
0
62

学习使用Python分析数据和预测结果的更简单和更有效的方法

Python机器学习教程展示了通过关注两个核心机器学习算法家族来成功分析数据,本书能够提供工作机制的完整描述,以及使用特定的、可破解的代码来说明机制的示例。算法用简单的术语解释,没有复杂的数学,并使用Python应用,指导算法选择,数据准备,并在实践中使用训练过的模型。您将学习一套核心的Python编程技术,各种构建预测模型的方法,以及如何测量每个模型的性能,以确保使用正确的模型。关于线性回归和集成方法的章节深入研究了每种算法,你可以使用书中的示例代码来开发你自己的数据分析解决方案。

机器学习算法是数据分析和可视化的核心。在过去,这些方法需要深厚的数学和统计学背景,通常需要结合专门的R编程语言。这本书演示了机器学习可以如何实现使用更广泛的使用和可访问的Python编程语言。

使用线性和集成算法族预测结果

建立可以解决一系列简单和复杂问题的预测模型

使用Python应用核心机器学习算法

直接使用示例代码构建自定义解决方案

机器学习不需要复杂和高度专业化。Python使用了更简单、有效和经过良好测试的方法,使这项技术更容易为更广泛的受众所接受。Python中的机器学习将向您展示如何做到这一点,而不需要广泛的数学或统计背景。

成为VIP会员查看完整内容
0
133

线性代数是计算和数据科学家的基本工具之一。这本书“高级线性代数:基础到前沿”(ALAFF)是一个替代传统高级线性代数的计算研究生课程。重点是数值线性代数,研究理论、算法和计算机算法如何相互作用。这些材料通过将文本、视频、练习和编程交织在一起来保持学习者的参与性。

我们在不同的设置中使用了这些材料。这是我们在德克萨斯大学奥斯汀分校名为“数值分析:线性代数”的课程的主要资源,该课程由计算机科学、数学、统计和数据科学、机械工程以及计算科学、工程和数学研究生课程提供。这门课程也通过UT-Austin计算机科学硕士在线课程提供“高级线性代数计算”。最后,它是edX平台上名为“高级线性代数:基础到前沿”的大规模在线开放课程(MOOC)的基础。我们希望其他人可以将ALAFF材料重新用于其他学习设置,无论是整体还是部分。

为了退怕学习者,我们采取了传统的主题的数字线性代数课程,并组织成三部分。正交性,求解线性系统,以及代数特征值问题。

  • 第一部分:正交性探讨了正交性(包括规范的处理、正交空间、奇异值分解(SVD)和解决线性最小二乘问题)。我们从这些主题开始,因为它们是其他课程的先决知识,学生们经常与高等线性代数并行(甚至在此之前)进行学习。

  • 第二部分:求解线性系统集中在所谓的直接和迭代方法,同时也引入了数值稳定性的概念,它量化和限定了在问题的原始陈述中引入的误差和/或在计算机算法中发生的舍入如何影响计算的正确性。

  • 第三部分:代数特征值问题,重点是计算矩阵的特征值和特征向量的理论和实践。这和对角化矩阵是密切相关的。推广了求解特征值问题的实用算法,使其可以用于奇异值分解的计算。本部分和本课程以在现代计算机上执行矩阵计算时如何实现高性能的讨论结束。

成为VIP会员查看完整内容
0
107

概率论起源于17世纪的法国,当时两位伟大的法国数学家,布莱斯·帕斯卡和皮埃尔·德·费马,对两个来自机会博弈的问题进行了通信。帕斯卡和费马解决的问题继续影响着惠更斯、伯努利和DeMoivre等早期研究者建立数学概率论。今天,概率论是一个建立良好的数学分支,应用于从音乐到物理的学术活动的每一个领域,也应用于日常经验,从天气预报到预测新的医疗方法的风险。

本文是为数学、物理和社会科学、工程和计算机科学的二、三、四年级学生开设的概率论入门课程而设计的。它提出了一个彻底的处理概率的想法和技术为一个牢固的理解的主题必要。文本可以用于各种课程长度、水平和重点领域。

在标准的一学期课程中,离散概率和连续概率都包括在内,学生必须先修两个学期的微积分,包括多重积分的介绍。第11章包含了关于马尔可夫链的材料,为了涵盖这一章,一些矩阵理论的知识是必要的。

文本也可以用于离散概率课程。材料被组织在这样一种方式,离散和连续的概率讨论是在一个独立的,但平行的方式,呈现。这种组织驱散了对概率过于严格或正式的观点,并提供了一些强大的教学价值,因为离散的讨论有时可以激发更抽象的连续的概率讨论。在离散概率课程中,学生应该先修一学期的微积分。

为了充分利用文中的计算材料和例子,假设或必要的计算背景很少。所有在文本中使用的程序都是用TrueBASIC、Maple和Mathematica语言编写的。

成为VIP会员查看完整内容
0
68

管理统计和数据科学的原理包括:数据可视化;描述性措施;概率;概率分布;数学期望;置信区间;和假设检验。方差分析;简单线性回归;多元线性回归也包括在内。另外,本书还提供了列联表、卡方检验、非参数方法和时间序列方法。

教材:

  • 包括通常在入门统计学课程中涵盖的学术材料,但与数据科学扭曲,较少强调理论
  • 依靠Minitab来展示如何用计算机执行任务
  • 展示并促进来自开放门户的数据的使用
  • 重点是发展对程序如何工作的直觉
  • 让读者了解大数据的潜力和目前使用它的失败之处
成为VIP会员查看完整内容
1
109
小贴士
相关主题
相关VIP内容
专知会员服务
82+阅读 · 8月2日
专知会员服务
79+阅读 · 7月27日
专知会员服务
57+阅读 · 6月27日
专知会员服务
49+阅读 · 4月27日
专知会员服务
62+阅读 · 2月28日
专知会员服务
133+阅读 · 2月25日
专知会员服务
68+阅读 · 2020年11月25日
专知会员服务
78+阅读 · 2020年8月31日
专知会员服务
109+阅读 · 2020年7月29日
相关论文
Arsenii Uglov,Sergei Nikolaev,Sergei Belov,Daniil Padalitsa,Tatiana Greenkina,Marco San Biagio,Fabio Cacciatori
0+阅读 · 7月30日
Bradley Hauer,Grzegorz Kondrak
0+阅读 · 7月29日
A Survey on Data Augmentation for Text Classification
Markus Bayer,Marc-André Kaufhold,Christian Reuter
10+阅读 · 7月7日
Claudio Gambella,Bissan Ghaddar,Joe Naoum-Sawaya
8+阅读 · 2019年1月16日
Interpretable machine learning: definitions, methods, and applications
W. James Murdoch,Chandan Singh,Karl Kumbier,Reza Abbasi-Asl,Bin Yu
12+阅读 · 2019年1月14日
Ke Tran,Yonatan Bisk
3+阅读 · 2018年5月28日
Jianxin Lin,Yingce Xia,Tao Qin,Zhibo Chen,Tie-Yan Liu
6+阅读 · 2018年5月1日
Diego Moussallem,Matthias Wauer,Axel-Cyrille Ngonga Ngomo
8+阅读 · 2018年2月1日
J. B. Heaton,N. G. Polson,J. H. Witte
3+阅读 · 2018年1月14日
Top