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最近在学习机器学习发现需要恶补数学知识。总感觉国内大学的教材只适合考试对数学知识的理解和运用不到位。现整理一些评价很高的书总的来说较适合工科类的同学打基础和提高。
高等数学
入门
《托马斯微积分》直观易读强调建模应用和技巧训练重要的是不失数学上的完整性工科使用应该相当不错。作者芬尼 / 韦尔 / 焦尔当诺《普林斯顿微积分读本》没看过据说评价很高。 作者阿德里安·班纳
进阶
《微积分和数学分析引论》 数学经典之一。作者: Richard Courant / Fritz John《数学分析原理》 分析学名著。作者Walter Rudin《数学分析八讲》据说数理学科看着都有点困难。作者辛钦《微积分学教程》共三卷数学名著。作者菲赫金哥尔茨《微积分入门》共两卷世界级数学大师的优秀教材。作者小平邦彦
线性代数
入门
《线性代数及其应用》 侧重于应用。作者David C. Lay MIT 教授 Gilbert Strang 的公开课 Linear Algebra配合教材 《Introduction to Linear Algebra 》或《Linear Algebra and Its Applications》
进阶
《线性代数应该这样学》 建立在普通线性代数基础上的有泛函基础再看这本书会好些。作者Sheldon Axler《矩阵分析》 赫赫有名的一本书。作者美合恩Horn/R.A.等/杨奇《矩阵计算》 被称为数值线性代数圣经。作者Gene H.Golub / Charles F.Van Loan
概率论与数理统计
《概率论基础教程》 入门级的好教材。作者罗斯Sheldon M. Ross《概率论教程》看版本号就知道很经典。作者钟开莱《概率论与数理统计》用心写成的书不光是教知识更是教思维的方法。作者陈希孺《数理统计学导论原书第7版 》 不太了解。作者霍格《数理统计学教程 》 堪称最好的中文数理统计教材中国科学院院士的又一杰作。作者陈希孺
参考https://www.zhihu.com/question/36512716
