学习清单

线性代数（初级）

1. Interactive Linear Algebra Dan Margalit, Joseph Rabinoff

   可交互，证明详略得当，简单易懂

2. Linear Algebra and Its Applications Gilbert Strang

   A standard book for a first course in linear algebra. 非常强调应用

线性代数（中级）

1. Linear Algebra Done Right Sheldon Axler

   A good book for getting a more abstract view of linear algebra, a second course in linear algebra.

   必看

数学分析

1. Principles of Mathematical Analysis Walter Rudin

   必看，唯一真神

2. Introduction to Mathematical Analysis I Lafferriere, and Nguyen

   网络教材，更简单易懂

3. Functional analysis

   Part I Metric Spaces即可

概率论

1. Lectures on probability theory and mathematical statistics Marco Taboga

   及其详实完备

优化入门

1. 凸优化 Stephen Boyd
2. Numerical optimization Jorge Nocedal and Stephen J. Wright
3. 最优化：建模、算法与理论 刘浩洋, 户将, 李勇锋，文再文，高教出版社

优化进阶，特定问题

1. nonsmooth
2. LP
3. MILP
4. 内点法
5. SDP
6. manifold optimization
7. 凸分析

机器学习，深度学习

1. ゼロから作るDeep Learning 深度学习入门：基于Python的理论与实现

   简单易懂，代码详实，可以深入理解DL

2. 动手学深度学习 Dive into Deep Learning

   亚马逊大神云集合作出品，强调torch实现

3. 神经网络与深度学习 邱锡鹏

   看了前几章，理论比较健全，无代码

4. 统计学习方法 李航

   小错误横飞，但是还算能看