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Introduction to Multi Armed Bandits

这本书是非常新（2017年）的 Multi-Armed Bandit 的学习资料，作者是Aleksandrs Slivkins， MSR 的研究员。多臂赌博机在强化学习和在线学习中有很多的应用。

Online Learning Theory Algorithms and Applications

这本书是ShaiShalev-Shwartz的博士论文，非常详细地介绍了Onlinelearning领域从理论到算法再到应用的各方面的内容。是学习OnlineLearning必读的文献

Machine Learning A Probabilistic Perspective Kevin P.Murphy

这本书是机器学习领域入门的必读教材(mlapp)，作者是大名鼎鼎的KevinP.Murphy。

Online Learning and Online Convex Optimization By Shai Shalev_Shwartz

这本书是在线学习领域入门的必读书籍，由在线学习领域的大牛 ShaiShalev-Shwartz 撰写，也是了解机器学习的必读书籍。

DiveintoDeepLearningA.Zhang Z.C.Lipton M.Li andA.J.Smola

这本书是最新2019年UCBerkeley春季深度学习课程教材，另外可以在github上找到相应的配套代码。对于深度学习的入门和进阶都大有裨益。

An Introduction to Computational Learning Theory

见豆瓣链接 https://book.douban.com/subject/2311302/ 周老师西瓜书 P287 推荐说这本书是计算学习领域（PAC）一本很好的入门教材。 这个是出版社的正宗排版的pdf电子版，非常清晰，并且可编辑。 之前在CSDN 上只有网页版的。

Active Learning settles

Burr Settles 的Active Learning 书籍, Settles 博士期间做了大量关于 Active Learning 的研究，并出版了一本专著，这本书即是 Active Learning 的著作。详细介绍见 https://www.amazon.cn/dp/1608457257

TheEMAlgorithmandExtensionsSecondEdition

EM 算法的经典教材，详尽地分析介绍了 EM 这一迭代式求解最大似然估计的经典算法，以及在统计学和机器学习领域的大量应用。EM 算法 在数学之美中被吴军誉为上帝的算法。

MarkovDecisionProcessesDiscreteStochasticDynamicProgrammingPuterman

MDP 马尔科夫决策过程的经典教材，google scholar 引用 3000+，强化学习必读

LecturesonConvexOptimizationYuriiNesterov

机器学习和凸优化领域大牛Yurii Nesterov 2018年的最新力作。经典凸优化书籍 Introductory Lectures on Convex Optimization: A Basic Course 的再版。原书也可从如下地址下载https://link.springer.com/bo