如果你对金融数学有一点了解,但对编程还不是很了解,那么c++ for financial mathematics就是适合你的。

c++是许多从事定量金融工作的人必备的技能,但学习它可能是一个令人畏缩的前景。这本书汇集了你需要知道的一切,以定价的c++衍生工具,没有不必要的复杂性或技术细节。它引导读者一步一步地从编程新手写一个复杂和灵活的金融数学图书馆。在每一步,每一个新的想法都是有动机的,并以具体的财务例子加以说明。

正如雇主们所理解的那样,编程不仅仅是掌握一门计算机语言。除了介绍c++的核心语言特性外,本书还教授编写真正高质量软件所需的技能。这些主题包括单元测试、调试、设计模式和数据结构。

这本书教你用c++解决现实的财务问题所需要知道的一切。它可以用于自学,也可以作为高等本科或硕士课程的教科书。

https://www.crcpress.com/C-for-Financial-Mathematics/Armstrong/p/book/9781498750059

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在社会经济生活,银行、证券或保险业者从市场主体募集资金,并投资给其它市场主体的经济活动。

在复杂的以人为中心的系统中,每天的决策都具有决策相关信息不完全的特点。现有决策理论的主要问题是,它们没有能力处理概率和事件不精确的情况。在这本书中,我们描述了一个新的理论的决策与不完全的信息。其目的是将决策分析和经济行为的基础从领域二价逻辑转向领域模糊逻辑和Z约束,从行为决策的外部建模转向组合状态的框架。

这本书将有助于在模糊逻辑,决策科学,人工智能,数学经济学,和计算经济学的专业人员,学者,经理和研究生。

读者:专业人士,学者,管理者和研究生在模糊逻辑,决策科学,人工智能,数学经济学,和计算经济学。

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有兴趣的数据科学专业人士可以通过本书学习Scikit-Learn图书馆以及机器学习的基本知识。本书结合了Anaconda Python发行版和流行的Scikit-Learn库,演示了广泛的有监督和无监督机器学习算法。通过用Python编写的清晰示例,您可以在家里自己的机器上试用和试验机器学习的原理。

所有的应用数学和编程技能需要掌握的内容,在这本书中涵盖。不需要深入的面向对象编程知识,因为工作和完整的例子被提供和解释。必要时,编码示例是深入和复杂的。它们也简洁、准确、完整,补充了介绍的机器学习概念。使用示例有助于建立必要的技能,以理解和应用复杂的机器学习算法。

对于那些在机器学习方面追求职业生涯的人来说,Scikit-Learn机器学习应用手册是一个很好的起点。学习这本书的学生将学习基本知识,这是胜任工作的先决条件。读者将接触到专门为数据科学专业人员设计的蟒蛇分布,并将在流行的Scikit-Learn库中构建技能,该库是Python世界中许多机器学习应用程序的基础。

你将学习

  • 使用Scikit-Learn中常见的简单和复杂数据集
  • 将数据操作为向量和矩阵,以进行算法处理
  • 熟悉数据科学中使用的蟒蛇分布
  • 应用带有分类器、回归器和降维的机器学习
  • 优化算法并为每个数据集找到最佳算法
  • 从CSV、JSON、Numpy和panda格式加载数据并保存为这些格式

这本书是给谁的

  • 有抱负的数据科学家渴望通过掌握底层的基础知识进入机器学习领域,而这些基础知识有时在急于提高生产力的过程中被忽略了。一些面向对象编程的知识和非常基本的线性代数应用将使学习更容易,尽管任何人都可以从这本书获益。
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这本书对计算机图形场景建模和渲染背后的数学进行了全面的探索。

《计算机图形学的数学结构》提供了一种可接近的和直观的方法,以了解二维和三维计算机图形所必需的数学思想和技术。这本书关注的重要的数学结果,建立了关键算法用于构建复杂图形的场景。

本书是为具有不同数学背景的读者编写的,为图形技术奠定了坚实的基础,并补充了文献中经常忽略的相关图形细节。本书没有使用严格的定理/证明方法,而是提供了一个灵活的讨论,从向量几何到转换、曲线建模、可见性和光照模型。计算机图形学的数学结构还包括:

  • 大量的例子,包括二和三维技术与数值计算
  • 每一章都有大量的数学和编程练习,是专门为图形任务设计的
  • 每一章的末尾都有关于历史笔记、进一步计算和相关概念的额外细节,供希望深入研究的读者参考
  • 对同构坐标的计算,多边形的计算几何,质心坐标的使用,曲线的各种描述,以及系统递归图像技术等- 主题的独特覆盖。

《计算机图形学的数学结构》是计算机科学、数学和工程本科课程的优秀教材,也是从事计算机图形学工作的工程师、研究人员和专业人员的理想参考。这本书也对那些希望了解算法产生自己的有趣的计算机图像的读者很有用。

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Perkovic对使用Python编程的介绍:作为应用程序开发的重点,第二版不仅仅是对编程的介绍。这是一本包罗万象的计算机科学入门书,采用了“在正确的时间使用正确的工具”的教学方法,并侧重于应用程序开发。该方法是实践和问题导向的,与实践问题和解决方案出现在整个文本。文本是命令式的,但并不回避在适当的时候尽早讨论对象。关于用户定义类和面向对象编程的讨论将在后面的课文中出现,当学生有更多的背景知识和概念时,可以激发他们的学习动机。章节包括问题解决技术和经典算法的介绍,问题解决和编程以及将核心技能应用于应用程序开发的方法。本版本还包括在更广泛的领域中提供的示例和实践问题。另一章的案例研究是独家威利E-Text,为学生提供实际应用的概念和工具,涵盖在章节中。

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《快速Python书籍,第三版》是由Python权威Naomi Ceder编写的关于Python语言的全面指南。作为一名熟练的教师,她完美地平衡了语言的细节和你处理任何任务所需的洞察力和建议。大量相关的例子和边做边学的练习可以帮助你第一次掌握每个重要的概念。无论您是抓取网站还是玩弄嵌套元组,您都会欣赏这本书的清晰、重点和对细节的关注。

这是Manning受欢迎的《快速Python》一书的第三版,对优雅的Python编程语言及其著名的易于阅读的语法进行了清晰、清晰的介绍。这是为初学Python的程序员编写的,最新的版本包含了新的练习。它简明扼要地介绍了其他语言共有的特性,同时详细介绍了Python的全面标准函数库和独特的特性。

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C语言深度指南《Modern C》第二版上线,内容更新,加入插图,是新视角指南的非常好书

地址https://www.manning.com/books/modern-c

Modern C关注现代C编程的新特性和独特之处。本书是基于最新的C标准,并提供了一个最新的视角,关于这个久经考验的真实的语言。

对这项技术

对于一门有50年历史的编程语言来说,C语言是非常现代的。无论您是在编写嵌入式代码、低级系统例程还是高性能应用程序,C语言都能应对挑战。这本独特的书,基于最新的C标准,揭示了这一可靠语言的现代视角。

关于这本书

Modern C向您介绍了现代C编程,强调了这种强大语言的独特和新特性。对于新的C程序员,它从基础开始,比如结构、语法、编译和执行。在此基础上,您将进一步了解控制结构、数据类型、操作符和函数,从而更深入地了解底层所发生的事情。在最后几章中,您将探索性能考虑因素、可重入性、原子性、线程和类型泛型编程。在进行概念强化练习和技能磨练挑战的过程中,您将编写代码。

里面有什么

  • 运算符和函数
  • 指针、线程和原子性
  • C的内存模型
  • 动手练习
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由Marc Peter Deisenroth,A Aldo Faisal和Cheng Soon Ong撰写的《机器学习数学基础》“Mathematics for Machine Learning” 最新版417页pdf版本已经放出,作者表示撰写这本书旨在激励人们学习数学概念。这本书并不打算涵盖前沿的机器学习技术,因为已经有很多书这样做了。相反,作者的目标是通过该书提供阅读其他书籍所需的数学基础。这本书分为两部分:数学基础知识和使用数学基础知识进行机器学习算法示例。值得初学者收藏和学习!

目录

Part I: 数据基础

  • Introduction and Motivation
  • Linear Algebra
  • Analytic Geometry
  • Matrix Decompositions
  • Vector Calculus
  • Probability and Distribution
  • Continuous Optimization

Part II: 机器学习问题

  • When Models Meet Data
  • Linear Regression
  • Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
  • Density Estimation with Gaussian Mixture Models
  • Classification with Support Vector Machines
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