程序员的数学基础课

殇魂破
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课程清单

00 开篇词 _ 作为程序员,为什么你应该学好数学?.mp3

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00-1 导读:程序员应该怎么学数学?.mp3

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01 _ 二进制:不了解计算机的源头,你学什么编程.mp3

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02 _ 余数:原来取余操作本身就是个哈希函数.mp3

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03 _ 迭代法:不用编程语言的自带函数,你会如何计算平方根?.mp3

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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?.mp3

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05 _ 递归(上):泛化数学归纳,如何将复杂问题简单化?.mp3

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06 _ 递归(下):分而治之,从归并排序到MapReduce.mp3

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06-1 数学专栏课外加餐(一) _ 我们为什么需要反码和补码?.mp3

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06-2 数学专栏课外加餐(二) _ 位操作的三个应用实例.mp3

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07 _ 排列:如何让计算机学会“田忌赛马”?.mp3

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08 _ 组合:如何让计算机安排世界杯的赛程?.mp3

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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?.mp3

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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?.mp3

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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?.mp3

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12 _ 树的深度优先搜索(下):如何才能高效率地查字典?.mp3

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13 _ 树的广度优先搜索(上):人际关系的六度理论是真的吗?.mp3

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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?.mp3

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15 _ 从树到图:如何让计算机学会看地图?.mp3

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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”?.mp3

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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?.mp3

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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?.mp3

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18-1 数学专栏课外加餐(三):程序员需要读哪些数学书?.mp3

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19 _ 概率和统计:编程为什么需要概率和统计?.mp3

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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.mp3

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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?.mp3

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22 _ 朴素贝叶斯:如何让计算机学会自动分类?.mp3

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23 _ 文本分类:如何区分特定类型的新闻?.mp3

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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?.mp3

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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?.mp3

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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?.mp3

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27 _ 决策树:信息增益、增益比率和基尼指数的运用.mp3

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28 _ 熵、信息增益和卡方:如何寻找关键特征?.mp3

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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?.mp3

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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?.mp3

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?.pdf

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?.mp3

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?.pdf

32 _ 概率统计篇答疑和总结:为什么会有欠拟合和过拟合?.mp3

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33 _ 线性代数:线性代数到底都讲了些什么?.mp3

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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?.mp3

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35 _ 文本检索:如何让计算机处理自然语言?.mp3

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36 _ 文本聚类:如何过滤冗余的新闻?.mp3

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37 _ 矩阵(上):如何使用矩阵操作进行PageRank计算?.mp3

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38 _ 矩阵(下):如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐?.mp3

38 _ 矩阵(下):如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐?.pdf

39 _ 线性回归(上):如何使用高斯消元求解线性方程组?.mp3

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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?.pdf

40 _ 线性回归(中):如何使用最小二乘法进行直线拟合?、.mp3

41 _ 线性回归(下):如何使用最小二乘法进行效果验证?.mp3

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42 _ PCA主成分分析(上):如何利用协方差矩阵来降维?.mp3

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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?.mp3

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44 _ 奇异值分解:如何挖掘潜在的语义关系?.mp3

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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?.mp3

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