书单下载 | 关于算法、编程、机器学习等书籍，也许正是你所需要的

近期有不少小伙伴问，怎样学程序？怎样学Python？怎么学习机器学习？有哪些书可以参考？周志华老师的机器学习可以提供吗？有Peter机器学习实战的Pdf吗？Balabala……此类问题，不胜枚举。

对于怎样学，小编也在学习中，我们可以一起探讨交流；对于哪些书可以做参考，还有一些经典书籍电子版，这些小编在工作和学习过程中也积累下了不少的资源，本文就列出关于算法、关于编程、关于机器学习的部分经典资料。后续还会定期补充资料。

如果本文的下载书单中缺少您所需要的，请留言，小编定会竭力搜集。文末附有下载方式。

关于算法

1.魔鬼数学：大数据时代，数学思维的力量

如果你是一个有“数学焦虑症”的人，你可能不会相信有一天你会爱上数学。

原因在于，我们在学校所学的数学知识看上去不过是一堆沉闷的规则、定律和公理，都是前人传下来的，而且是不容置疑的。在《魔鬼数学》中，世界知名数学家乔丹•艾伦伯格告诉我们这样的认识是错误的。数学与我们所做的每一件事都息息相关，可以帮助我们洞见在混沌和嘈杂的表象之下日常生活的隐性结构和秩序。数学是一门告诉我们“如何做才不会犯错”的科学，是经年累月的努力、争论所锤炼出来的。

2.数学之美

几年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。读者说，读了“数学之美”，才发现大学时学的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。

2012年，作者吴军博士几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式 —— 如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新。

3.算法导论

在有关算法的书中，有一些叙述非常严谨，但不够全面；另一些涉及了大量的题材，但又缺乏严谨性。本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系，可以作为独立的学习单元；算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。

全书选材经典、内容丰富、结构合理、逻辑清晰