程序员的数学基础课
10100-01-10
01_二进制：不了解计算机的源头，你学什么编程
10100-01-10
02_余数：原来取余操作本身就是个哈希函数
10100-01-10
03_迭代法：不用编程语言的自带函数，你会如何计算平方根？
10100-01-10
04_数学归纳法：如何用数学归纳提升代码的运行效率？
10100-01-10
05_递归（上）：泛化数学归纳，如何将复杂问题简单化？
10100-01-10
06_递归（下）：分而治之，从归并排序到MapReduce
10100-01-10
07_排列：如何让计算机学会“田忌赛马”？
10100-01-10
08_组合：如何让计算机安排世界杯的赛程？
10100-01-10
09_动态规划（上）：如何实现基于编辑距离的查询推荐？
10100-01-10
10_动态规划（下）：如何求得状态转移方程并进行编程实现？
10100-01-10
11_树的深度优先搜索（上）：如何才能高效率地查字典？
10100-01-10
11-程序员的数学基础课
10100-01-10
12_树的深度优先搜索（下）：如何才能高效率地查字典？
10100-01-10
13_树的广度优先搜索（上）：人际关系的六度理论是真的吗？
10100-01-10
14_树的广度优先搜索（下）：为什么双向广度优先搜索的效率更高？
10100-01-10
15_从树到图：如何让计算机学会看地图？
10100-01-10
16_时间和空间复杂度（上）：优化性能是否只是“纸上谈兵”？
10100-01-10
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？
10100-01-10
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？
10100-01-10
19_概率和统计：编程为什么需要概率和统计？
10100-01-10
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
10100-01-10
21_概率基础（下）：联合概率、条件概率和贝叶斯法则，这些概率公式究竟能做什么？
10100-01-10
22_朴素贝叶斯：如何让计算机学会自动分类？
10100-01-10
23_文本分类：如何区分特定类型的新闻？
10100-01-10
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？
10100-01-10
25_马尔科夫模型：从PageRank到语音识别，背后是什么模型在支撑？
10100-01-10
26_信息熵：如何通过几个问题，测出你对应的武侠人物？
10100-01-10
27_决策树：信息增益、增益比率和基尼指数的运用
10100-01-10
28_熵、信息增益和卡方：如何寻找关键特征？
10100-01-10
29_归一化和标准化：各种特征如何综合才是最合理的？
10100-01-10
30_统计意义（上）：如何通过显著性检验，判断你的A_B测试结果是不是巧合？
10100-01-10
31_统计意义（下）：如何通过显著性检验，判断你的A_B测试结果是不是巧合？
10100-01-10
32_概率统计篇答疑和总结：为什么会有欠拟合和过拟合？
10100-01-10
33_线性代数：线性代数到底都讲了些什么？
10100-01-10
34_向量空间模型：如何让计算机理解现实事物之间的关系？
10100-01-10
35_文本检索：如何让计算机处理自然语言？
10100-01-10
36_文本聚类：如何过滤冗余的新闻？
10100-01-10
37_矩阵（上）：如何使用矩阵操作进行PageRank计算？
10100-01-10
38_矩阵（下）：如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐？
10100-01-10
39_线性回归（上）：如何使用高斯消元求解线性方程组？
10100-01-10
40_线性回归（中）：如何使用最小二乘法进行直线拟合？
10100-01-10
41_线性回归（下）：如何使用最小二乘法进行效果验证？
10100-01-10
42_PCA主成分分析（上）：如何利用协方差矩阵来降维？
10100-01-10
43_PCA主成分分析（下）：为什么要计算协方差矩阵的特征值和特征向量？
10100-01-10
44_奇异值分解：如何挖掘潜在的语义关系？
10100-01-10
45_线性代数篇答疑和总结：矩阵乘法的几何意义是什么？
10100-01-10
46_缓存系统：如何通过哈希表和队列实现高效访问？
10100-01-10
47_搜索引擎（上）：如何通过倒排索引和向量空间模型，打造一个简单的搜索引擎？
10100-01-10
48_搜索引擎（下）：如何通过查询的分类，让电商平台的搜索结果更相关？
10100-01-10
49_推荐系统（上）：如何实现基于相似度的协同过滤？