国外近期深度学习与机器学习书籍电子版
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The LION Way: Machine Learning plus Intelligent Optimization
这是一本机器学习的小册子, 短短300多页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂, 没有一坨坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也适合老手温故而知新. 比起MLAPP/PRML等大部头, 也许这本你更需要！
Mathematics for Computer Science
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这本书是由谷歌公司和MIT共同出品的计算机科学中的数学：分为5大部分：1）证明，归纳。2）结构，数论，图。3）计数，求和，生成函数。4）概率，随机行走。5）递归。等等
Practical Data Science with R
这是一本由雪城大学新编的第二版《数据科学入门》教材：偏实用型，浅显易懂，适合想学习R语言的同学选读。
Foundations of Data Science
信息时代的计算机科学理论
An Introduction to Statistical Learning with Applications in R
这是一本斯坦福统计学著名教授Trevor Hastie和Robert Tibshirani的新书，并且在2014年一月已经开课。
A Handbook of Models, Programs, and Exercises
这是一本关于分布式并行处理的数据《Explorations in Parallel Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and Exercises》,作者是斯坦福的James L. McClelland。着重介绍了各种神级网络算法的分布式实现,做Distributed Deep Learning 的童鞋可以参考下。
Deep Learning for Natural Language Processing and Related Applications
这份文档来自微软研究院,精髓很多。如果需要完全理解，需要一定的机器学习基础。不过有些地方会让人眼前一亮,毛塞顿开。
Sibyl: A system for large scale supervised machine learning
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Sibyl 是一个监督式机器学习系统，用来解决预测方面的问题，比如 YouTube 的视频推荐。
Deep Learning
Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著
Deep Learning: Methods and Applications
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这是一本来自微的研究员 li Peng和Dong Yu所著的关于深度学习的方法和应用的电子书。
Gaussian Processes for Machine Learning
由Carl Edward Rasmussen，Christopher K. I. Williams编写
Neural Networks and Deep Learning
Statistical Pattern Recognition
Machine Learning For Financial Engineering
