有沒有免費的統計教科書？
Hastie，Tibshirani和Friedman撰寫的《統計學習的元素》是用於統計和數據挖掘的標准文本，現在免費提供：
https://web.stanford.edu/ 〜hastie / ElemStatLearn /
也可在此處使用。
我經常發現《工程統計手冊》很有用。可以在此處找到。
儘管我自己從未讀過它，但我聽說使用R對概率和統計的介紹非常好。這是一本完整的〜400頁的電子書（也可以作為實際書獲得）。另外，它還可以教會您R，您無論如何都要學習。
這是新鮮的內容：使用R的概率和統計簡介。雖然它是R特定的，但是它是一個很棒的。我還沒有看過，但是到目前為止看起來還不錯...
關於機器學習的最受歡迎的教科書之一是Hastie，Tibshirani和Friedman，如果不是最受歡迎的話， 統計學習的要素 ，可在線完全使用（當前為第10版）。它的範圍是可比的，例如到Bishop的模式識別和ML 或Murphy的 ML ，但這些書不是免費的，而 ESL 是免費的。
Hastie & Tibshirani還共同撰寫了免費提供的《 統計學習入門及其R中的應用程序》 ，這基本上是 The的簡單版本元素，並專注於R。
在2015年，Hastie & Tibshirani與人合著了新的教科書 具有稀疏性的統計學習：套索和概括 ，也可以在線獲得。
另一本可免費獲得的無所不包的機器學習教科書是David Barber的 Bayesian推理和機器學習”。 。我自己沒有使用過它，但是它被廣泛認為是一本好書。
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現在轉向更專業的主題，有：
Rasmussen & Williams 機器學習的高斯過程 ，即
Goodfellow，Bengio和Courville期待已久的 深度學習 教科書即將由麻省理工學院出版社出版。它尚未出版，但該書已經可以在線獲得。在官方網站上，可以在瀏覽器中查看它，但不能下載（根據與發布者的協議），但是很容易找到合併的PDF，例如在github上。
CsabaSzepesvári，強化學習算法，這是一本有關RL的簡明書。 Sutton & Barto是一本經典的，更詳盡但過時的教科書， 《強化學習：簡介》 ，該書也可以在線免費獲得，但僅以繁瑣的HTML格式提供。 / p>
Boyd和Vandenberghe，凸優化。
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新的統計視角非常棒！它旨在幫助您了解如何理解統計分析的結果，而不是如何證明統計定理。
諾曼·馬特洛夫（Norman Matloff）為計算機科學專業的學生免費寫了《數學統計學》 教科書。我想是一種利基市場。至於它的價值，我沒有讀過，但是Matloff擁有博士學位。我在數學統計方面的工作為計算機科學部門工作，並且寫了一本非常不錯的R書，對於那些想要更好地進行R編程的下一階段的人，我建議（相對於僅使用固定函數擬合模型而言）。 >
不是特定於統計信息的，但是很好的資源是： http://www.reddit.com/r/mathbooks此外，佐治亞理工學院的喬治·凱恩（George Cain）維護著免費提供的數學教科書清單，其中包括一些統計文本。 http://people.math.gatech.edu/~cain/textbooks/onlinebooks.html
為了進入隨機過程和SDE，Tom Kurtz的講義很難被擊敗。它從對概率和一些收斂結果的體面審視開始，然後以相當清晰，可理解的語言深入探討連續的時間隨機過程。總的來說，這是有關該主題的最佳書籍之一-我發現它是免費的或其他方式。
“ R語言中應用程序中的統計學習簡介” http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/中的三個著名的“ 統計學習的要素”的作者以及另外2位作者。與《統計學習的要素》相比，《 R學習中的統計學習及其應用入門》的寫作水平更高，所需的數學背景更少，它使用了R（與《統計學習的要素》不同），並於2013年首次發表。此線程啟動之後。
CMUs ML專家Cosma Shalizi偶爾會更新一次統計書籍的草稿，該書即將由Cambridge Press出版，標題為 從基本角度看高級數據分析 。無法高度推薦...
以下是目錄：
I。回歸及其推廣回歸基礎線性回歸模型評估的真相回歸中的平滑模擬自舉加權和方差樣條線附加模型測試回歸規範Logistic回歸廣義線性模型和廣義可加模型分類和回歸樹II。分佈和潛在結構密度估計擬合優度主成分分析的相對分佈和平滑檢驗因子模型非線性降維混合物模型圖形模型III。相關的數據時間序列基於空間和網絡數據模擬的推理IV。因果推論圖形因果模型識別因果效應從實驗中因果推理估計因果效應發現因果結構附錄數據分析問題集從線性代數提醒大O和小O記號泰勒展開式多變量分佈代數期望和方差概率和誤差的方差傳播性，誤差和誤差高斯-馬爾可夫定理基本圖論信息論假設檢驗編寫R函數隨機變量生成
Statsoft的電子統計手冊（“大英百科全書推薦的唯一有關統計的互聯網資源”）值得一看。
並不是一本完整的教科書，但是計算機科學數學的第四部分是關於概率和隨機變量的。
我知道其他作者在將它們的書在此處進行堆棧交換時也遇到了麻煩。我們2002年版的印刷版印刷了3次，售罄3次。 Springer和Google最近開始以79美元的價格在Springer和Google網站上以PDF eBook（無軟件）的形式出售它（僅書籍）。
我們很高興能夠製作PDF eBook版本（2002版） ）免費提供給stackexchange用戶，網址為：
http://www.mathstatica.com/book/bookcontents.html
這是原始2002年印刷版本的完整PDF版本。儘管不包括任何軟件（ Mathematica 和 mathStatica ），但是方法，定理，匯總表，示例，練習，定理等都是有用且相關的……甚至甚至沒有 Mathematica 的人們的參考文字。
一個人可以下載：
整本書作為一個下載文件...帶有可實時單擊的目錄等，...或
每一章。
iBooks安裝
以以下方式安裝iBook：
將整本書下載為單個PDF文件
然後將其拖動到iBooks中（在PDF部分下）文件）。
iPad安裝
要在iPad上安裝：
首先將其安裝為iBook（如上所述）
打開iTunes；選擇您的iPad；點擊書籍：選擇書籍並將其同步到您的iPad。
很高興看到學者們自由分發他們的作品。這是PDF中免費的ML / Stats書籍的寶庫：
機器學習
概率/統計信息
概率教程和相關難題的寫作以及用於學習的R代碼。希望對您有幫助
http://www.probabilitycourse.com/是一個免費託管基於在線的概率與統計教科書的網站。它還具有繪圖工具和講座視頻等額外功能
這裡也是Marden撰寫的關於多元統計的一本非常不錯的免費書，主要涉及此頁面上鍊接的正態線性模型：
這不是教科書，但是搜索MH370的貝葉斯方法是粒子過濾器的重要介紹。
M。Taboga撰寫的有關概率和統計的數字教科書可以在 https://www.statlect.com找到。它提供了數百個已解決的練習和示例，並提供了所有結果的分步證明。