数学要素
姜伟生
评分 9.7分
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所 有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学 + 编程 + 机器学习”绝对是王牌。这次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学， 在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。</p
可视之美（数据可视化+数学艺术+学术绘图+Python创意编程）
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本书是“鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习”丛书中编程板块的第二册。编程板块第一册《编 程不难》着重介绍如何零基础入门 Python 编程， 本书则在《编程不难》基础之上深入探讨如何用 Python 完 成数学任务及板块数据可视化。 本书是本系列中的一本真正意义上的“图册”。内容覆盖科技制图、计算机图形学、创意编程、趣味 数学实验、数学科学、机器学习等。本书“毫无节制”
统计至简
评分 8.8分
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学 + 编程 + 机器学习”的知识绝对是王牌。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作时，作者尽量《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减
矩阵力量
鸢尾花书有三大板块——编程、数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学，本册《矩阵力量》是“数学”板块的第 2 本，主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元，比如多元微积分、多元统计，都绕不开线性代数。 《矩阵力量》共 25 章内容，可以归纳为 7 大板块：向量、矩阵、向量空间、矩阵分解、微积分、空间几何、数据。《矩阵力量》在讲解线性代数工具时，
MATLAB金融风险管理师FRM（超纲实战）
金融风险管理已经成为各个金融机构必备的职能部门。特别是随着全球金融一体化不断发展深入，金 融风险管理愈发重要，也日趋复杂。金融风险管理师(FRM)就是在这个大背景下推出的认证考试，FRM现 在已经是金融风险管理领域顶级权威的国际认证考试。丛书共分三本，分别是FRM考试第一、二级考纲内 容以及实际工作所需的金融建模风险管理知识。丛书将
