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如题

Hi:

Book3_Ch04_代数__数学要素__从加减乘除到机器学习.pdf
page 17
图 15. 用组合数来写杨辉三角
的最后一行，第二个系数和倒数第二个系数错误，应该为6.

Thomas

改成下面这样？
”对称矩阵 是元素相对于主对角线轴对称的方阵”

1. 公式（5）漏了r
2. 公式 （13）等式右边应该是1

Hi guys

Book3_Ch02_乘除__数学要素__从加减乘除到机器学习
page8 第一行，列向量乘积举例

[1 [-1
2 . 0 = 1*(-1)+20+31 = -1+0+3=2 (8)
3] 1]

这里举例的列向量内积，最终为一个数字值。

与page8页面下方：
Bk3_Ch2_07.py 代码用 numpy.inner() 计算行向量的内积；但是，numpy.inner() 函数输入为两个列向量时得到的结果为张量积 (tensor product)。

的描述不一致，上面的列向量内积为一个数字，下面的描述列向量内积为张量积，实际使用numpy计算时，也是张量积，最终sum后才是一个数字。
这两个地方的描述，建议统一一下，从目前的文档描述和numpy计算来看，行向量内积和列向量内积，返回的不是同一类型的“东西”。

Thomas

应该为二次函数随h和k的变化

对数刻度图中 10^x 和ln(x)应该不可能互为反函数（底数不一样），所以是否该统一，要么全部选择10为底，要么全部选择e为底。

由于没有合并版本，将每一章的pdf在adobe中合并之后遇到这个问题。尝试用adobe内置的打印检测修复好像也没解决，不清楚具体会有什么影响。该系列有的书不会有这个报错

图片中红色方框位置增加一个省略号更为严谨（或者是否图片中最后一个【+】号可以去掉？）

实则:

原文歧义:

参考翻译:

个人建议:

"立方体"的概念有些含糊不清(见图3,百度百科->正方体->相关星图->常见的立方体)

个人偏向于,
图1中用"正方体"和"长方体"进行区分
图2中用"正六面体"

一开始在想,为什么不用π为单位?

但马上发现了不对劲:
看零点,
2π是比6多一点,没问题
可是,

π怎么比4还大啊?

数格子,也应该是0, 3, 6, 9, 12,...

这里应该改成”是“

原文:

拓展:

多面体欧拉定理

参考自: 关于欧拉公式v-e+f=2的两个应用(知乎)

Book3_Ch02_乘除__数学要素__从加减乘除到机器学习>>Page19>>图12.矩阵乘法第二视角 中
C1 + C2 + C3 = C

对应代码Book3_Ch02_Python_Codes/Bk3_Ch2_10.py的Bk3_Ch2_10_B 部分
plt.title('$+$') 误写成 plt.title('$@$')

导致输出热图显示为

应该改为
second_order_f = a/2 * (x - x_0) ** 2 + b * (x - x_0) + y_0

https://github.com/Visualize-ML/Book3_Fundamentals-of-Mathematics/blob/main/Book3_Ch02_%E4%B9%98%E9%99%A4__%E6%95%B0%E5%AD%A6%E8%A6%81%E7%B4%A0__%E4%BB%8E%E5%8A%A0%E5%87%8F%E4%B9%98%E9%99%A4%E5%88%B0%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0.pdf

Hi guys:

Book3_Ch02_乘除__数学要素__从加减乘除到机器学习
page 9
第一行，
这五个数字求和，可以用如下标量积计算得到：
[1 2 3 4 5]T . [1 1 1 1 1]T = 1x1 + 2x1 + 3x1 + 4x1 + 5x1 = 15 (13)

结合page7的向量内积的例子，行向量直接相乘，然后相加，就是直接导出来数字求和吧？
为什么page9的求和需要加T进行转置，变成列向量，然后计算？没有理解？请指教，谢谢！

紧接着下面的求平均数，求平方和例子，都是进行了转置。

Thomas

Hi:

Book3_Ch05_笛卡尔坐标系__数学要素__从加减乘除到机器学习

page 4
注意，本书也常用 x1 表示横轴，用 x2 表示纵轴。
实际下面的举例和图示中，大多都是“使用x表示横轴，用y标识纵轴”，建议修改。

Thomas

我对比了Bk3_Ch3_02.py和Bk3_Ch3_03.py，发现Bk3_Ch3_03.py最后没有调用plt.show()。添加缺失代码后Bk3_Ch3_03.py可以正常显示窗口。

红色方框处写作【长度】更合理吧》？

公式15上面的文字解释有错别字

代码 Bk3_Ch1_02.py 第21行应为：
print('print 1000 digits of sqrt(2) behind decimal point')

代码第三部分，使用logspace构造输入；原代码的上限是np.log(1000),即ln(1000);又由于调用logspace,所以实际产生的数值是10^(ln(1000)); 再送入f1算10^x_log,这个数就overflow了。

附件是我跟着原代码手敲一遍，并加入小修的代码，供参考：

01.zip

建议补上b1 = 0.5的标注(最蓝的那条线), 或者在b1 = 1的标注上方加上一根蓝线以示声明

南蚌的细究过程:

图中最蓝的那条线,在标注出来的9条线中存在(b1 =1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5)

一开始我以为是用来参考的一次函数(就类似渐近线的作用),因为太直了
于是根据点(-3, 0.18) 和 (0, 0.5) 粗略拟合了一下

但后面突然意识到,这b1无限趋于0的话,应该成了y=1/2了.那么这应该不是什么参考线

然后,突然福至心灵,记起来颜色渐变的意义,试了试b1 = 0.5

行,这就合理了

个人吐槽:

总的来说,自己脑抽,然后花时间做了件蠢事呢

虽然对那些不细看的人来说,这个问题不存在.
但对于我这类人,有概率会以为是什么彩蛋啊

环境相关:

python版本: 3.10.9
anaconda版本:

jupyterlab版本:

问题详情请见:

sample.zip

第6章和第7章中(代码实现只同步到这),
凡是涉及3D绘画的代码都有以上问题,但愿是个人环境问题

Bk3_Ch4_05.py

line 32
plt.show()

建议放在最后一行，否则会显示两个窗体。

我认为沿着x3方向的变化率同样很重要，只是这里用x1和x2来举例子，建议修改为【这里我们先特别关注下图 2 (a) 和 (b) 红色直线对应的切线】

引入正则项可以简化（在）多元线性回归； 多了个字

这个系列丛书写的实在是太好了！比很多国内教材不知要强上多少倍，衷心希望国内能有越来越多这样的书和教材，还原人类认识自然的过程。

其中第3章 第6页，关于利用相似三角形计算地球直径的内容

进而计算得到地球直径在 39690 千米到 46620 千米之间

是不是笔误漏写了/π？应该是地球周长在 39690 千米到 46620 千米之间。

这里改成【所在的平面】是否更好？

是否用y1替代x2更清晰？

第24章有个25.6小节应为24.6
第25章的25.6缺失直接变为25.7彩蛋了

箭头处应当增加【是】

此外优化变量这一节理解起来较为困难，图4中将一元函数的a,b作为优化变量，但是图5(b)中又将自变量x1 x2作为了优化变量，没读懂优化变量到底是什么。

另pycharm中不输入plt.show()图出不来

在“Book3_Ch00_正文前__数学要素__从加减乘除到机器学习.pdf“的”page10“中”两点“应该是”亮点“，如下图：

Book3_Ch04_代数__数学要素__从加减乘除到机器学习 第17页图15中，最后一行第二个组合数计算错误，正确值应为6，该行倒数第二个数值也有类似的问题：