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- Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An IntroductionGuido Imbens
从实验设计到观察数据分析,一次透彻理解因果推断的完整逻辑。
- Information Theory, Inference and Learning AlgorithmsDavid J. C. MacKay
如果你只买一本信息论的书,那就是这本。它让贝叶斯思维像呼吸一样自然。
- Learning Theory from First Principles (Adaptive Computation and Machine Learning series)Francis Bach
过参数化、结构化预测——这些前沿概念的答案,都藏在第一性原理里。
- GLAREXSPARKLE - OSHI NO KO 1ST ILLUSTRATION BOOK (ARTBOOK VO JAPONAIS) - 我推的孩子Aka Akasaka
每一页都足以屏息凝神,带你重新坠入那个关于谎言与爱的闪耀世界
- High-Dimensional Probability: An Introduction with Applications in Data ScienceRoman Vershynin
如果你只想读一本关于数据科学的概率论书,那一定就是这本。
- Mendelian Randomization (Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary Statistics)Stephen Burgess
当相关性不足以回答因果问题时,这本书帮助你用遗传变异寻找更有力的答案。
- The Extended Phenotype: The Long Reach of the Gene (Oxford Landmark Science)Richard Dawkins
基因的触角,比你想得更远——一部重新定义生命影响边界的杰作
- Mathematics and Computation: A Theory Revolutionizing Technology and ScienceAvi Wigderson
当技术议题不断扩张时,本书带你回到支撑它们的核心问题:计算、证明与复杂性。
- Fourier Analysis and Hausdorff Dimension (Cambridge Studies in Advanced Mathematics, Series Number 150)Pertti Mattila
对数学研究生而言,这是一本能把专题知识连接起来、并帮助形成问题意识的参考书。
- Probabilistic Machine Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)Kevin P. Murphy
用概率的钥匙,开启深度的迷宫——每一位AI从业者案头必备的教科书圣经。