程序员的数学基础课
2025-01-03
01_二进制:不了解计算机的源头,你学什么编程
2025-01-03
02_余数:原来取余操作本身就是个哈希函数
2025-01-03
03_迭代法:不用编程语言的自带函数,你会如何计算平方根?
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04_数学归纳法:如何用数学归纳提升代码的运行效率?
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05_递归(上):泛化数学归纳,如何将复杂问题简单化?
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06_递归(下):分而治之,从归并排序到MapReduce
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07_排列:如何让计算机学会“田忌赛马”?
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08_组合:如何让计算机安排世界杯的赛程?
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09_动态规划(上):如何实现基于编辑距离的查询推荐?
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10_动态规划(下):如何求得状态转移方程并进行编程实现?
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11_树的深度优先搜索(上):如何才能高效率地查字典?
2025-01-03
11-程序员的数学基础课
2025-01-03
12_树的深度优先搜索(下):如何才能高效率地查字典?
2025-01-03
13_树的广度优先搜索(上):人际关系的六度理论是真的吗?
2025-01-03
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?
2025-01-03
15_从树到图:如何让计算机学会看地图?
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16_时间和空间复杂度(上):优化性能是否只是“纸上谈兵”?
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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?
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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?
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19_概率和统计:编程为什么需要概率和统计?
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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
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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?
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22_朴素贝叶斯:如何让计算机学会自动分类?
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23_文本分类:如何区分特定类型的新闻?
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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?
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25_马尔科夫模型:从PageRank到语音识别,背后是什么模型在支撑?
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26_信息熵:如何通过几个问题,测出你对应的武侠人物?
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27_决策树:信息增益、增益比率和基尼指数的运用
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28_熵、信息增益和卡方:如何寻找关键特征?
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29_归一化和标准化:各种特征如何综合才是最合理的?
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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?
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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?
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32_概率统计篇答疑和总结:为什么会有欠拟合和过拟合?
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33_线性代数:线性代数到底都讲了些什么?
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34_向量空间模型:如何让计算机理解现实事物之间的关系?
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35_文本检索:如何让计算机处理自然语言?
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36_文本聚类:如何过滤冗余的新闻?
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37_矩阵(上):如何使用矩阵操作进行PageRank计算?
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38_矩阵(下):如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐?
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39_线性回归(上):如何使用高斯消元求解线性方程组?
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40_线性回归(中):如何使用最小二乘法进行直线拟合?
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41_线性回归(下):如何使用最小二乘法进行效果验证?
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42_PCA主成分分析(上):如何利用协方差矩阵来降维?
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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?
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44_奇异值分解:如何挖掘潜在的语义关系?
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45_线性代数篇答疑和总结:矩阵乘法的几何意义是什么?
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46_缓存系统:如何通过哈希表和队列实现高效访问?
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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?
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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?
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49_推荐系统(上):如何实现基于相似度的协同过滤?
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50_推荐系统(下):如何通过SVD分析用户和物品的矩阵?
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51_综合应用篇答疑和总结:如何进行个性化用户画像的设计?
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导读:程序员应该怎么学数学?
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结束语_从数学到编程,本身就是一个很长的链条
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开篇词_作为程序员,为什么你应该学好数学?
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数学专栏课外加餐(二)_位操作的三个应用实例
2025-01-03
数学专栏课外加餐(三):程序员需要读哪些数学书?
2025-01-03
数学专栏课外加餐(一)_我们为什么需要反码和补码?