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1. 《統計學完全教程》 all of statistics 卡耐基梅隆沃塞曼

2. 第四版《概率論與數理統計》莫里斯。德格魯特（morris h.degroot）和馬克。舍維什（mark j.shervish）

4. 《數值線性代數》特蕾菲森。勞埃德和戴維。鮑

適合本科生的教材

5. 《機器學習基礎之**資料分析》麻省理工約翰。凱萊赫和布瑞恩。麥克。奈米

6. 《統計模式識別》安德烈。韋伯和基斯。科普賽

7. 《數值優化》喬治。諾塞達爾和史蒂芬。萊特

8. 《數值分析》蒂莫西。索爾

9. 《概率與計算：隨機演算法與概率分析》麥可。公尺曾馬克和伊萊。阿普法

10. 《大規模並行處理器程式設計實戰》戴維。柯克和胡文美

11. udacity 英偉達講解cuda計算的公開課

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機器學習一種讓計算機利用資料而非指令來進行各種工作的方法。計算機使用輸入給他的資料，利用人類賦予的演算法，得到某種模型的過程，其結果是使用該模型，未知資料資訊。在統計理論下的本質它追求的是合理的假設空間模型在數學上的適合場合的選取和模型的泛化能力模型在未知資料上的表現能力統計學習 sta...

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