人工智能学习过程中必须掌握线性代数、微积分、概率论、优化理论等知识，在优化方面感觉《凸优化》翻译得很好，是原理和应用的一个很好的折中，两方面都有太多值得深挖的东西。
机器学习会涉及到优化内容，凸优化内容非常丰富。理论部分不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果，还详细介绍了几类基本的凸优化问题以及将特殊的优化问题表述为凸优化问题的变换方法，这些内容对灵活运用凸优化知识解决实际问题非常有用；应用部分分别介绍凸优化在解决逼近与拟合、统计估计和几何关系分析这三类实际问题中的应用；算法部分依次介绍求解无约束凸优化模型、等式约束凸优化模型以及包含不等式约束的凸优化模型的经典数值方法，以及如何利用凸优化理论分析这些方法的收敛性质。
学习参考《凸优化》中文版PDF+英文版PDF+习题题解
《凸优化》中文PDF，715页，带书签目录；英文PDF，732页，带书签目录；配套习题题解。
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主要是面向实际应用，提供了凸优化的理论框架，但不强调复杂的定理证明。丰富的实例是其特色。实例涉及的领域非常广例如通信，金融，机器学习等等。
个人觉得收获的不只是知识，更重要的是思维方式在潜移默化中得到锻炼和提升。在这个过程中可以学习到如何问问题、判断问题的价值、分析和解决问题以及如何更加直观的理解抽象的知识。 可以逐步建立起一个清晰的理论框架：哪些知识重要，哪些知识是技术细节，听完课后十分清晰。
学习人工智能概论时，推荐看看《人工智能:一种现代的方法(第3版)》，最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。
全面性以及结构的安排还是不错的，值得推荐，相信每个人都能从中获得自己觉得收获，而对于已经有基础的人来说或许会更有帮助。
《人工智能:一种现代的方法(第3版)》分为七大部分：第1部分“人工智能”，第II部分“问题求解”，第III部分“知识、推理与规划”，第IV部分“不确定知识与推理”，第V部分“学习”，第VI部分“通信、感知与行动”，第VII部分“结论”。
《人工智能 一种现代的方法（第3版）》中文PDF+英文PDF
中文PDF，944页，带书签目录。
英文PDF，1145页，带书签目录。
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另推荐《统计学习导论:基于R应用》，适合运用统计学习前沿技术分析数据的人士。读起来不费劲，弱化了数学推导过程，注重思维的直观理解和启发。第三章线性回归写的很好，即使是很简单的线性模型，作者提出的几个问题和细细的解释这些问题对人很有启发性，逻辑梳理得很好，也易懂。
《统计学习导论:基于R应用》高清中文PDF，323页，带书签目录，彩色配图，文字可以复制；高清英文PDF，436页，带书签目录，彩色配图，文字可以复制；配套源代码。
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贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。大多数图书讨论贝叶斯推理，依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子，使没有强大数学背景的人无法接触。《贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断》从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理，把贝叶斯理论和编程实践结合起来，都可以入门并掌握。
《贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断》高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码
《贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断》中文PDF，232页，带书签目录；英文PDF，233页；含源代码。
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通过强大的Python语言库PyMC，以及相关的Python工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib讲解了概率编程。通过介绍的方法，只需付出很少的努力，就能掌握有效的贝叶斯分析方法。
原理和代码同时进行，主要是代码为主，对了解贝叶斯和数据可视化有较大的帮助。
学习概率论，推荐参考《概率论基础教程》和《概率导论》。《概率论基础教程第9版》侧重介绍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。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。从习题中也可受益匪浅；《概率导论第2版》是在MIT开设概率论入门课程的基础上编写的, 其内容全面, 例题和习题丰富, 结构层次性强,介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量以及极限理论等概率论基本知识,还介绍了矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、最小二乘估计等高级内容。
《概率论基础教程第9版》中文PDF，426页，带目录，文字可复制;英文PDF，484页，带目录，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，文字可复制。
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《概率论基础教程第9版》带有大量的习题，习题很实用，解题的思想也很不错。个人觉得能把后面的习题和例题做完后绰绰有余了。适合大一大二的学生读，其实高中生如果掌握了微积分知识的话也可以读了。例题多，挺适合复习的。
阅读时会发现，书中不仅介绍了概率理论和方法，而且采用了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，在获得概率论知识的同时，也体会了概率论的应用魅力。
《概率导论第2版》开头用映射引入随机变量以后， 把离散和连续的各种分布以及他们之间的联系都阐述的十分清楚。看了之后才知道很多以前学过的东西真是非常粗浅、囫囵吞枣的感觉。
《普林斯顿微积分读本(修订版)》，原名: The Calculus Lifesaver:All the Tools You Need to Excel at Calculus，《普林斯顿微积分读本(修订版)》阐述了求解微积分的技巧, 详细讲解了微积分基础、极限、连续、微分、导数的应用、积分、无穷级数、泰勒级数与幂级数等内容，旨在教会读者如何思考问题从而找到解题 所需的知识点, 着重训练解答问题的能力。
学习:《普林斯顿微积分读本修订版》中文PDF+英文PDF+《7天搞定微积分》中文PDF
《普林斯顿微积分读本(修订版)》高清中文PDF，673页，带书签目录，文字可以复制；
《普林斯顿微积分读本(修订版)》高清英文PDF，753页，带书签目录，文字可以复制；
《7天搞定微积分》PDF，199页，文字可复制。作者: 石山平 / 大上丈彦 ，译者: 李巧丽
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共30个篇章，外加两个附录，主要是对一些重要的定理进行证明。30个篇章从最基本的函数图像、极限、导数等进行讲起，再到后来微分方程和积分的方法。从每篇文章的编排和作者的表述可以看出作者数学功底的深厚，深入浅出的介绍了各种求导方法和证明极限的过程。
给我的感觉是在和作者进行平等的交流，我猜测他在写数学书的同时也研习过心理学，不然在看这本书的过程中的心理变化作者怎么会判断的如此准确并给予了适当的提醒呢？
适用于学习微积分的数学爱好者以及广大数学教师，可作为教材、习题集、学习指南。
《7天搞定微积分》中的漫画很能帮助理解，抽象的东西都变得具体，对微积分大体结构会有了解。微分的结果是斜率，可以分析变化，股票、汇率与摄影都会用到；积分是导数的逆运算，目的在于找出变化的规律，求出面积。
来源：oschina
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