高等數學、線性代數、概率論數理統計書籍推薦
導語
最近在學習機器學習，發現需要惡補數學知識。總感覺國內大學的教材只適合考試，對數學知識的理解和運用不到位。現整理一些評價很高的書，總的來說較適合工科類的同學打基礎和提高。
高等數學
入門
《托馬斯微積分》：直觀易讀，強調建模應用和技巧訓練，重要的是不失數學上的完整性，工科使用應該相當不錯。作者：芬尼 / 韋爾 / 焦爾當諾
《普林斯頓微積分讀本》：沒看過，據說評價很高。 作者：阿德里安·班納
進階
《微積分和數學分析引論》 ：數學經典之一。作者: Richard Courant / Fritz John
《數學分析原理》 ：分析學名著。作者：Walter Rudin
《微積分學教程》（共三卷）：數學名著。作者：菲赫金哥爾茨
《微積分入門》（共兩卷）：世界級數學大師的優秀教材。作者：小平邦彥
線性代數
入門
《線性代數及其應用》 ：側重於應用。作者：David C. Lay
MIT 教授 Gilbert Strang 的公開課 Linear Algebra，配合教材 《Introduction to Linear Algebra 》或《Linear Algebra and Its Applications》
進階
《線性代數應該這樣學》 ：建立在普通線性代數基礎上的，有泛函基礎再看這本書會好些。作者：Sheldon Axler
《矩陣計算》 ：被稱為數值線性代數聖經。作者：Gene H.Golub / Charles F.Van Loan
概率論與數理統計：
《概率論基礎教程》 ：入門級的好教材。作者：羅斯（Sheldon M. Ross）
《概率論教程》：看版本號就知道很經典。作者：鍾開萊
《概率論與數理統計》：用心寫成的書，不光是教知識，更是教思維的方法。作者：陳希孺
《數理統計學導論（原書第7版） 》 ：不太瞭解。作者：霍格
《數理統計學教程 》 ：堪稱最好的中文數理統計教材，中國科學院院士的又一傑作。作者：陳希孺