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《DeepLearning》（深度学习）是一本皆在帮助学生和从业人员进入机器学习领域的教科书，以开源的形式免费在网络上提供，这本书是由学界领军人物IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville合力打造。

R语言核心技术手册（第2版）》介绍从安装R软件到基本语法以及应用的全过程，可以帮助你全面地学习和使用R。《R语言核心技术手册（第2版）》共6部分，26章，基本涵盖了R语言的所有功能，而且提供了大量的实例说明运用R语言绘图、分析数据以及拟合统计模型的过程。书中虽然涉及很多统计学理论和知识，但并不是《R

《贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断》基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的方式，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下，有效地解决问题。书中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题，有

本书包括十五章与一个附录。前三章重点介绍现代统计所需的概率理论、分布理论与渐进理论，第4章介绍现代统计的数据降维思想。第5章到第8章介绍现代统计的各种估计理论，依次包括极大似然估计、准极大似然估计、矩估计与广义矩估计、贝叶斯估计。第9章到第11章介绍现代统计的假设检验理论，依次包括假设检验的基本理论

《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最

茆诗松撰写的《概率论与数理统计》、《试验设计》、《贝叶斯统计》等十多本统计学专著，很多被作为高校数理统计专业的教材，其中《概率论与数理统计》、《概率论与数理统计习题解答》获得了2002年国家教育部优秀教材一等奖。