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《女士品茶》

這本書用就較為通俗的語言給我們介紹了統計學的發展史，讓我們知道統計學的大體框架構成。可以作為科普讀物觀看，建議至少讀三遍，統計入門前，即學機率論與數理統計前讀一遍；在學完機率論與數理統計後再讀一遍；後面學完多元統計、實用迴歸等，再讀一遍，很有用。追遠溯本，回到開發一個統計方法最原始的狀態，掌握其方法的思想。思想最重要的，也是最容易通俗理解的

The Elements of Statistical Learning

Trevor Hastie， Robert Tibshirani， Jerome Friedman

這本書可以說是統計學習/機器學習的聖經，非常全面詳細，我導師也給我推薦了這本書。電子版是開源，供免費下載的。不過是英文的，而且有一點難啃。

英文電子版pdf下載

https：//

web。stanford。edu/~hasti

e/Papers/ESLII。pdf

Github上有人將其翻譯成了中文，（還有程式碼實現和習題解答）可線上觀看

https：//

github。com/szcf-weiya/E

SL-CN

除了這本書外，作者還出版了簡化版。

An Introduction to Statistical Learning

Gareth James， Daniela Witten， Trevor Hastie， Robert Tibshirani

這個書有關於R的程式碼、影片課件、PPT等，也是開源可下載pdf

http：//

faculty。marshall。usc。edu

/gareth-james/ISL/

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Convex Optimization

Stephen Boyd， Lieven Vandenberghe

這個是講凸最佳化的，機器學習/統計學習中很多問題，歸根究底，就是一個最佳化問題。

Numerical Optimization

Jorge Nocedal， Stephen J。 Wright

數值最佳化的優秀教材

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Mathematical Statistics

Jun Shao

《高等數理統計》課程的教材

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Probability Essentials

《高等機率論》教材

Jean Jacod，Philip Protter

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Deep learning

Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville

深度學習（花書）

更多書籍和講義，可參考：

你所讀的統計學方向，有哪些不錯的講義（Notes）？

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