大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于推荐算法入门书籍知乎的问题，于是小编就整理了3个相关介绍推荐算法入门书籍知乎的解答，让我们一起看看吧。
leetcode算法讲解书籍？
学习 LeetCode 算法有很多的途径，不同的人会有不同的偏好。以下是一些比较常见的 LeetCode 算法讲解书籍，供您参考：
这本书是国内著名的算法竞赛入门书籍，其讲解方式简单易懂，适合初学者入门。它的引进、调试和讲解非常详细，是了解算法竞赛的好书。
2.《算法导论》（第三版）
这是一本非常经典的计算机算法教材，全书所讲的算法与数据结构都非常重要，是计算机科学领域内最为重要的基础知识。但是，这本书读起来比较枯燥，需要有一定的计算机背景才能阅读。
3.《剑指offer》
这本书从面试的角度出发，介绍了许多常见的算法问题和经验，让读者更好地应对面试。相对于学习纯粹的算法理论，这本书的内容更加实用。
4.《算法（第四版）》
这是一本非常全面的算法教材，包括各种经典的算法问题，涵盖了许多重要的算法和数据结构。这本书的讲解非常详细，适合想深入学习算法的人。
总的来说，这些书籍都有它们不同的优劣，需要根据自己的情况进行选择。如果你是一个初学者，可以从《算法竞赛入门经典》开始学起，如果你想对面试进行针对性的准备，那么可以选择《剑指offer》。如果你想更全面地学习算法理论，那么《算法导论》和《算法（第四版）》都是不错的选择。
统计学入门书籍？
《爱上统计学》尼克·J·萨尔金德
《统计与真理》C·R·劳
看名字就知道不是那种理论方面的书，具体有没有习题我也不太清楚，是我们统计专业课老师推荐的，应该很不错吧
以下是几本适合入门的统计学书籍：
1. 《统计学入门》（入门级别，作者：Richard A. Johnson and Gouri K. Bhattacharyya）
这本书是一个非常好的入门指南，它涵盖了基本的统计学概念，包括概率分布、***设检验、置信区间等。书中的数学公式比较简单，注重理论的解释和应用。
2. 《多元统计分析》（中级级别，作者：R. A. Johnson and D. W. Wichern）
这本书主要介绍多元统计分析的基本理论和方法，包括多元方差分析、主成分分析和聚类分析等。它注重实践应用，提供了丰富的数据案例和分析方法。
统计学的入门书籍
《统计学：从数据到结论》，从这一本开始，书很好看，轻松有趣，必看。书的前言部分必读，这也是对接下来推荐书目的阅读建议。
《统计学：从概念到数据分析》，这本会让你重新认识那些公式和统计学的新观点。
《统计学：基本概念和方法》，这本书有一些国外的统计案例，通俗易懂。
0基础学习编程，求书籍推荐？
首先，我们作为0基础的学习者我们要搞清楚当前变成语言的分类及各语言的流行程度。
①解释型语言，例如：JS/python等
②编译型语言，例如：C/C++
③编译+解释型语言，例如：J***a/PHP
接下来我们就来看看这些程序语言的趋势
在图中可以看到近几年python的成长势头还是突飞猛进的，python现在使用相对以前更为广泛。主要是因为python的第三方库非常丰富，适用于很多工作场景，例如：数据分析/数据挖掘/大数据技术/网络爬虫/测试/前端开发等等。有很多主流开源框架可适用于不同的工作场景，django（前端）/flask（前端）/Scrapy（爬虫）等等。
其中还包括最重要的一点，python是一门开源程序语言，配合VScode食用更香。
python目前最主要的用途还是做数据挖掘和机器学习，目前Anaconda是python的一个开源的发行版本其中包含了conda/python等众多个科学包及其依赖项，在Anaconda中还自带了python的一个数据科学神器——Jupyter Notebook。
Jupyter Notebook对于初学者相当友好，在Jupyter Notebook本地服务器上可随时进行交互式编程，逐行执行代码。不仅仅是在后期的代码调试能够使用到它，在学习python语言的时候也是可以随时随地执行检验结果。
到此，以上就是小编对于推荐算法入门书籍知乎的问题就介绍到这了，希望介绍关于推荐算法入门书籍知乎的3点解答对大家有用。
