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机器学习方向数学基础教材推荐

机器学习方向数学基础教材推荐

作者: taiyang_5666 | 来源:发表于2016-09-24 17:18 被阅读0次

1 线性代数

《高等代数——大学高等代数课程创新教材》(上下册) 丘维声 著 清华大学出版社

《高等代数》(第四版) 北京大学数学系前代数小组 编 高等教育出版社

《高等代数》 邱森 著 武汉大学出版社

《Introduction to Linear Algebra, 5th Edition》by Gilbert Strang

《Matrix Analysis, 2nd Edition》by Roger A.Horn and Charles R. Johnson

《线性空间引论》(第二版) 希洛夫 著 高等教育出版社

2 数学分析

《数学分析》(第二版) (上下册) 陈纪修 著 高等教育出版社

《Introduction to calculus and analysis》 by Richard Courant and Fritz John

《Analysis I, II》 by Terence Tao

3 概率统计

《Statistical Inference, 2nd Edition》 by George Casella and Roger L. Berger

《An Introduction to Probability Theory and Its Applications I, II 》 by William Feller

《Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th Edition》 by Richard A. Johnson and Dean W. Wichern

《All of statistics》 by Larry Wasserman

《The Bayesian Choice, 2nd Edition》 by Christian P. Robert

4 随机过程

《随机过程》 伊藤清 著 人民邮电出版社

《随机过程论》 布林斯基 著 高等教育出版社

《Stochastic Process, 2nd Edition》 by Sheldon Ross

《General Theory of Markov Processes》 by Michael Sharpe

5 优化

《Convex Optimization》 by Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe

《Numerical Optimization, 2nd Edition》 by Jorge Nocedal and Stephen J. Wright

《Nonlinear Programming, 3rd Edition》 by Dimitri P. Bertsekas

《Convex Analysis and Optimization》 by Dimitri P. Bertsekas

《Convex Optimization Algorithms》 by Dimitri P. Bertsekas

6 流形

《Introduction to Smooth Manifolds, 2nd Edition》 by John M. Lee

《Introduction to Topological Manifolds》 by John M. Lee

7 泛函分析

《函数论与泛函分析初步》 (第七版)  柯尔莫戈洛夫 & 佛明 著 高等教育出版社

8 群

《Introduction to Lie Algebra》 by Karin Erdmann

《Lie Groups Beyond an Introduction, 2nd Edition》 by Anthony W. Knapp

9 图论

《图论导引》 加里&查坦德 著 人民邮电出版社

=。=最近看书节奏严重别干扰,过一段时间继续推荐看过的好书,有些书难度有些大,处于未读完状态,但是真的非常非常好!

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