免费！数据科学必读书单
翻译 | 林椿眄
出品 | 人工智能头条（公众号IDS：AI_Thinker）
数据科学是一个跨学科的领域，它包含来自统计学、机器学习、贝叶斯等领域的方法和技术，旨在探索特定的数据结构和内容。在本文中，我们列出了一些优秀的数据科学书籍，这涵盖了数据科学领域的所有主题，而且可以免费查阅或下载。
1. Foundations of Data Science
链接：
https://www.cs.cornell.edu/jeh/book2016June9.pdf
作者： Blum, Hopcroft and Kannan
这本数据科学书籍是现代数据科学理论课程内容的完美结合。
2. UFLDL Tutorial
链接：
http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial
贡献者：
Andrew Ng, Jiquan Ngiam, Chuan Yu Foo, Yifan Mai, Caroline Suen
本教程旨在让你熟悉无监督特征学习和深度学习的主要思想。
3. Python Data Science Handbook
链接：
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
作者：Jake VanderPlas
本书介绍了 Python 中处理数据所必需的核心库：特别是IPython，NumPy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn 和相关软件包。
4. Hands-On Machine Learning and Big Data
链接：
https://www.gitbook.com/book/kalkaseer/hands-on-ml-and-bigdata/details
作者：Kareem Alkaseer
本书是学习机器学习和大数据概念的重要资源。
5. Think Stats
链接：
http://greenteapress.com/thinkstats/
作者：Allen B Downey
这本书可以教你使用简单的技术来探索现实中的数据集，并解答一些有趣的问题。这是数据科学领域最受推荐的书籍之一。
6. Think Bayes
链接：
http://greenteapress.com/wp/think-bayes/
作者：Allen B Downey
这本书通过一些计算方法介绍贝叶斯统计的知识。此外，本书使用 Python 代码而不是枯燥的数学知识，并通过一些离散近似而不是连续数学的知识来展示一些理论。
7. EE263: Introduction to Linear Dynamical Systems
链接：http://ee263.stanford.edu/
作者：Reza Nasiri Mahalati
Sanjay 教授在这本书中强调将线性代数和线性动力学系统应用于电路、信号处理、通信和控制系统。
8. Convex Optimization?—?Boyd and Vandenberghe
链接：
http://stanford.edu/~boyd/cvxbook/
作者：
Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe
本书全面介绍了数值优化这个主题，并详细展示了如何高效地解决数值优化这类问题。
9. Essentials of Metaheuristics
链接：
https://cs.gmu.edu/~sean/book/metaheuristics/
作者：Sean Luke
这是一套关于元启发算法的讲座笔记，这个开放式讲座面向本科生、从业人员、程序员和其他非专业人士。
10. CIML
链接：https://ciml.info/
作者：Hal Daumé III
CIML 是一套涵盖现代机器学习（监督学习、无监督学习、大量边际方法、概率建模、学习理论等）大部分内容的综述性材料。
作者：Shashank Gupta
https://towardsdatascience.com/list-of-must-read-free-data-science-books-bfae4c5c5a16
「CSDN学院」小程序上线了
你造么？有一天我吃着火锅，写着代码。突然！前方出现一只疑难BUG。但是，我不怕！打开「CSDN学院」的小程序，BUG迎刃而解！里面要啥独门秘籍有啥独门秘籍。
扫小程序码，开启魔性之旅
???
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- 原文链接：http://kuaibao.qq.com/s/20180425B1IW3100?refer=cp_1026
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