资源分享 | 从加减乘除到机器学习

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偶然刷到的一套资源：「鸢尾花书：从加减乘除到机器学习」。这套图册将「微积分」、「线性代数」、「概率统计」、「优化问题」、「几何」、「数据科学」、「机器学习」等融合为一体。

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「作者序：」我创作这套“图册”目的很简单，给大家一个“学数学、用数学”的全新动力——数据科学、机器学习。让大家学习数学时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着，甚至能够感受到数学之美。

为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，作者可谓颇费心机。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。

为此，丛书在内容创作上突出以下几个特点：

• 「数学 + 艺术」——全彩图解，极致可视化，让数学思想跃然纸上、生动有趣、一看就懂，同时提高大家的数据思维、几何想象力、艺术感；

• 「零基础」——从零开始学习Python编程，从写第一行代码到搭建数据科学和机器学习应用；

• 「知识网络」——打破数学板块之间的壁垒，让大家看到算数、代数、几何、线性代数、微积分、概率统计等板块之间的联系，编织一张绵密的数学知识网络；

• 「动手编程」——授人以鱼不如授人以渔，和大家一起写代码、用Streamlit创作数学动画、交互App；

• 「学习生态」——构造自主探究式学习生态环境“微课视频 + 纸质图书 + 电子图书 + 代码文件 + 可视化工具 + 思维导图”，提供各种优质学习资源；

• 「理论 + 实践」——从加减乘除到机器学习，丛书内容安排由浅入深、螺旋上升，兼顾理论和实践；在编程中学习数学，学习数学时解决实际问题。

虽然本书标榜“从加减乘除到机器学习”，但是建议读者朋友们至少具备高中数学知识。如果读者正在学习或曾经学过大学数学 (微积分、线性代数、概率统计)，这套书就更容易读了。

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本套资源的核心特点：「全彩图解 + Python编程 + 制作App + 微课」。

图书完全开源，Python文件和书稿PDF下载地址：

https://github.com/Visualize-ML/

全系列共7册：

1. 《编程不难》Book1_Python-For-Beginners

2. 《可视之美》Book2_Beauty-of-Data-Visualization

3. 《数学要素》Book3_Elements-of-Mathematics

4. 《矩阵力量》Book4_Power-of-Matrix

5. 《统计至简》Book5_Essentials-of-Probability-and-Statistics

6. 《数据有道》Book6_First-Course-in-Data-Science

7. 《机器学习》Book7_Visualizations-for-Machine-Learning

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很可惜，作者目前尚未全部完成，不过代数部分我看了，浅入浅出，很适合初学者。大家把更新的看完，到时候就可以催更了(×)。

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以下是书里的一些内容预览

往期内容

1. CNS图表复现|生信分析|R绘图 资源分享&讨论群！

2. 这图怎么画| 有点复杂的散点图

3. 这图怎么画 | 相关分析棒棒糖图

4. 组学生信| Front Immunol |基于血清蛋白质组早期诊断标志筛选的简单套路

5. (免费教程+代码领取)|跟着Cell学作图系列合集

6. Q&A | 如何在论文中画出漂亮的插图？

7. 跟着 Cell 学作图 | 桑葚图(ggalluvial)

8. R实战 | Lasso回归模型建立及变量筛选

9. 跟着 NC 学作图 | 互作网络图进阶(蛋白+富集通路)(Cytoscape)

10. R实战 | 给聚类加个圈圈(ggunchull)

11. R实战 | NGS数据时间序列分析(maSigPro)

12. 跟着 Cell 学作图 | 韦恩图(ggVennDiagram)

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