从某种意义上说，线性代数是一门语言，我们应该要像对待外语一样，每天都学。书中有大量的应用实例，内容结构安排的很好，前几章就引入子空间，向量，线性变换的概念，还介绍了一下线性代数的核心思想和研究内容，而后面几章的内容都紧扣这些概念。
《线性代数及其应用》中文PDF(第4版)，573页，带书签目录，David C.Lay著，刘深泉等译。
《线性代数及其应用》英文PDF(第5版)，579页，带书签目录，高清彩色配图，文字可以复制，David C.Lay著。
《线性代数及其应用》英文PDF(第5版)，第9章 优化，56页，高清彩色配图，文字可以复制。
《线性代数及其应用》英文PDF(第5版)，第10章 有限状态马尔科夫链，78页，高清彩色配图，文字可以复制。
《线性代数及其应用》习题指导(第4版)，485页。
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对于我们大多数搞计算机专业的人来说，《线性代数及其应用》内容深入浅出，论述清晰，适合作为学习数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的前导基础教材，是我们必须掌握的。
尤其是现在大数据处理都是涉及到矩阵降维，所以线性代数是处理矩阵和向量空间的数学分支，在现代科学的各个领域都有应用。我们必须掌握线性代数的基本概念及应用技巧，为后续课程的学习和工作实践奠定基础。主要内容包括线性方程组、矩阵代数、行列式、向量空间、特征值与特征向量、正交性和最小二乘法、对称矩阵和二次型、向量空间的几何学等。
对于我们从事机器学习的人士，来说，概率论也是必不可少的。
概率论中最基本的概念，如概率、条件概率、期望、贝叶斯公式、大数定律、中心极限定理、马尔可夫链等。我们必须掌握，否则寸步难行。
《概率论基础教程第9版》中文PDF，426页，带书签目录，文字可以复制。
《概率论基础教程第9版》英文PDF，484页，带书签目录，文字可以复制。
配套习题答案。
《概率导论第2版》中文PDF，456页，带书签目录，文字可以复制。
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《概率论基础教程第9版》设定的门槛很低，只要有初等微积分知识的读者，都可以读懂，所以是一本非常好的“概率论”入门书。《概率论基础教程第9版》提供了大量有意义的练习，分为习题、理论习题和自检习题三大类。从习题中，读者也可受益匪浅。
通过学习，我不仅掌握了概率理论和方法，而且采用了能够通过大量生动的例子来说明这些理论和方法是如何应用在实际生活中的，深深体会了概率论的应用魅力。
概率论学完后，应该学习统计学，我认为《行为科学统计》应该作为入门，而《统计模拟》应该作为深入，对我们进一步学习人工智能有好处。、
《行为科学统计》自出版以来一直是各专业领域中使用最广的统计学教材，是一本非常适用于数学基础薄弱学生的统计入门书。
《行为科学统计》第7版，中文PDF，691页，带目录；配套勘误表PDF。
《行为科学统计》第10版，英文PDF，755页，带目录，文字可以复制，彩色配图。
Frederick J. Gravetter, Larry B. Wallnau等著。
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《行为科学统计》相对国内的教材，思路更加清晰，讲解深入浅出。每章节的开始部分都引用了一些事例问题，激发学习者的思考和兴趣。采用程序性教学的编写方法，结合案例分析，使学习者更容易掌握要点。
《统计模拟》是绝版书，个人认为应该再版，需要经常翻阅。
统计模拟是数理统计中非常有用的工具之一， 它是利用计算机产生某概率模型的随机数，再通过这些随机数来模拟真实模型。
《统计模拟》第4版，中文PDF，266页，文字可以复制；英文PDF，315页，文字可以复制。
《统计模拟第4版》中文PDF+英文PDF（Ross+王兆军）
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在学习线性代数、概率论、统计学时，必须做笔记总结，进行知识点的梳理，机器学习数学基础我们要掌握。