文件清单 108 项

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• 00丨开篇词丨作为程序员，为什么你应该学好数学？.html
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• 00丨导读：程序员应该怎么学数学？.html
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• 01丨二进制：不了解计算机的源头，你学什么编程.html
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• 02丨余数：原来取余操作本身就是个哈希函数.html
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• 03丨迭代法：不用编程语言的自带函数，你会如何计算平方根？.html
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• 04丨数学归纳法：如何用数学归纳提升代码的运行效率？.html
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• 05丨递归（上）：泛化数学归纳，如何将复杂问题简单化？.html
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• 06丨递归（下）：分而治之，从归并排序到MapReduce.html
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• 07丨排列：如何让计算机学会“田忌赛马”？.html
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• 08丨组合：如何让计算机安排世界杯的赛程？.html
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• 09丨动态规划（上）：如何实现基于编辑距离的查询推荐？.html
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• 10丨动态规划（下）：如何求得状态转移方程并进行编程实现？.html
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• 11丨树的深度优先搜索（上）：如何才能高效率地查字典？.html
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• 12丨树的深度优先搜索（下）：如何才能高效率地查字典？.html
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• 13丨树的广度优先搜索（上）：人际关系的六度理论是真的吗？.html
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• 14丨树的广度优先搜索（下）：为什么双向广度优先搜索的效率更高？.html
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• 15丨从树到图：如何让计算机学会看地图？.html
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• 19丨概率和统计：编程为什么需要概率和统计？.html
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• 20丨概率基础（上）：一篇文章帮你理解随机变量、概率分布和期望值.html
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• 21丨概率基础（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？.html
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• 22丨朴素贝叶斯：如何让计算机学会自动分类？.html
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• 23丨文本分类：如何区分特定类型的新闻？.html
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• 24丨语言模型：如何使用链式法则和马尔科夫假设简化概率模型？.html
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• 25丨马尔科夫模型：从PageRank到语音识别，背后是什么模型在支撑？.html
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• 26丨信息熵：如何通过几个问题，测出你对应的武侠人物？.html
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• 27丨决策树：信息增益、增益比率和基尼指数的运用.html
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• 28丨熵、信息增益和卡方：如何寻找关键特征？.html
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• 29丨归一化和标准化：各种特征如何综合才是最合理的？.html
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• 30丨统计意义（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？.html
• 30丨统计意义（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丨统计意义（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？.html
• 31丨统计意义（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丨概率统计篇答疑和总结：为什么会有欠拟合和过拟合？.html
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• 33丨线性代数：线性代数到底都讲了些什么？.html
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• 34丨向量空间模型：如何让计算机理解现实事物之间的关系？.html
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• 35丨文本检索：如何让计算机处理自然语言？.html
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• 36丨文本聚类：如何过滤冗余的新闻？.html
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• 37丨矩阵（上）：如何使用矩阵操作进行PageRank计算？.html
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• 38丨矩阵（下）：如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐？.html
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• 39丨线性回归（上）：如何使用高斯消元求解线性方程组？.html
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• 40丨线性回归（中）：如何使用最小二乘法进行直线拟合？.html
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• 41丨线性回归（下）：如何使用最小二乘法进行效果验证？.html
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• 42丨PCA主成分分析（上）：如何利用协方差矩阵来降维？.html
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• 43丨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？.html
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• 44丨奇异值分解：如何挖掘潜在的语义关系？.html
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• 45丨线性代数篇答疑和总结：矩阵乘法的几何意义是什么？.html
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• 46丨缓存系统：如何通过哈希表和队列实现高效访问？.html
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• 47丨搜索引擎（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？.html
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• 48丨搜索引擎（下）：如何通过查询的分类，让电商平台的搜索结果更相关？.html
• 48丨搜索引擎（下）：如何通过查询的分类，让电商平台的搜索结果更相关？.pdf
• 49丨推荐系统（上）：如何实现基于相似度的协同过滤？.html
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• 50丨推荐系统（下）：如何通过SVD分析用户和物品的矩阵？.html
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• 程序员的数学基础课/
• 01-开篇词 (1讲)/
• 02-导读 (1讲)/
• 03-基础思想篇 (18讲)/
• 04-概率统计篇 (14讲)/
• 05-线性代数篇 (13讲)/
• 06-综合应用篇 (6讲)/
• 07-加餐 (3讲)/
• 08-结束语 (1讲)/