摘要： 本文主要介紹七本關於機器學習和資料科學數學基礎的經典教材，是乙份不可多得的書單整理。
在數學界中，如果你想建立乙個關於數學書的列表並不包括偉大的**數學家，那是不可能的。所以，在本文列表中的第一本書籍自然而然就是由vladimir vapnik編寫的統計學習理論。該書是七本書中最難找到的一本，當然，在中國這都不是事兒。vladimir vapnik也是支援向量機（svm）演算法的創造者，其維基百科頁面上介紹了很多關於他的工作。
類似於vladimir vapnik的書，duda是另乙個時代的經典書籍。首次發表於2023年，在25年後（2023年）得到更新，之後再也沒有進行更新，但這並不妨礙本書成為一本重要的書籍。該書採用模式識別的方法，並涵蓋了大量的演算法。
此書現在有第二版，這本書也是我讀過最早的書籍之一。第一版和第二版都很好，其中第二版有更多的python**。與前兩本書類似，該書也非常強調演算法。
又一本經典教材，我使用的版本印刷得非常好，具有很高的參考價值。
christopher m. bishop編寫的模式識別和機器學習（資訊科學和統計學）也是一本深入淺出且非常完善的書籍，參考價值高。
除了「花書」以外，我不會推薦從頭到尾的閱讀。我偏愛於按照主題閱讀書籍，即將其作為參考書，當需要清楚哪部分內容時閱讀相應的內容。通過閱讀以上這些書籍使我覺得自己很謙卑，知道的很少，而機器學習和資料科學領域是多麼的廣闊。
書籍是永恆的，也是不會拋棄自己的朋友，一直在那裡等著你去相遇、相識。vladimir vapnik現在已經81歲高齡，duda這本書首次出版與2023年，我估計50年後，這個行業的從業者仍將閱讀它們，就像經受住時間考驗的老朋友一樣。這展示了基於數學方法的壽命，永不褪色和凋零！
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