有没有免费的统计教科书？
Answers:
Hastie，Tibshirani和Friedman撰写的《统计学习的要素》是用于统计和数据挖掘的标准文本，现在免费提供：
https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/
也可以在这里。
这里有一本很棒的《概率论》书：http : //www.dartmouth.edu/~chance/teaching_aids/books_articles/probability_book/book.html ，您也可以购买印刷本。
我真的很喜欢 Gerard E. Dallal撰写的《统计实践小手册》
这是一个新鲜的内容：使用R进行概率统计的介绍。虽然它是R特定的，但它是一个很棒的。我还没看过，但是到目前为止看起来还不错。
其中最，如果不是在最，机器学习流行的教科书是黑斯蒂，Tibshirani和弗里德曼，统计学习的元素，这是完全可在网上（目前10日打印）。它的范围可与Bishop的模式识别和ML或Murphy的ML媲美，但这些书不是免费的，而ESL是免费的。
Hastie＆Tibshirani还与R一起免费撰写了《统计学习入门与应用》，这基本上是R的简单版本。 The Elements并且专注于R。
2015年，Hastie和Tibshirani合着了新的教科书《统计学习与稀疏：套索和概化》也可在线获得。这是一个短一些，专门针对套索。
另一本免费的无所不包的机器学习教科书是David Barber的贝叶斯推理和机器学习。我自己没有使用过它，但是它被广泛认为是一本好书。
现在切换到更专业的主题，有：
拉斯穆森和威廉姆斯高斯过程机器学习，这是一本有关高斯过程的书。
期待已久的Goodfellow，Bengio和Courville 深度学习教科书即将由麻省理工学院出版社出版。它尚未出版，但该书已经可以在线获得。在官方网站上，可以用浏览器查看它，但不能下载（根据与发行者的协议），但是很容易找到合并的PDF，例如，在github上。
CsabaSzepesvári，《强化学习算法》，一本有关RL的简明书。萨顿和巴托（Sutton＆Barto）的《强化学习：入门》是一本经典的，更详尽但过时的教科书是该书也可以在线免费获得，但只能使用繁琐的HTML格式。
Boyd和Vandenberghe，凸优化。
不是特定于统计信息，而是一个很好的资源：http : //www.reddit.com/r/mathbooks 此外，佐治亚理工学院的乔治·凯恩（George Cain）维护着免费提供的数学文本列表，其中包括一些统计文本。 http://people.math.gatech.edu/~cain/textbooks/onlinebooks.html
“ R中的统计学习及其应用入门 ”，由著名的“ 统计学习的要素 ”的3位作者中的2位加上http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/以及另外2位作者。与《统计学习的要素》相比，《 R学习的统计学习及其应用入门》的写作水平更高，所需的数学背景更少，它利用了R（与《统计学习的要素》不同），并于2013年首次出版此线程启动后。
CMUs ML专家Cosma Shalizi偶尔会更新统计书的草稿，该书即将由Cambridge Press出版，标题为《从基本观点看高级数据分析》。不能高度推荐...
这是目录：
I. Regression and Its Generalizations
Regression Basics
The Truth about Linear Regression
Model Evaluation
Smoothing in Regression
Simulation
The Bootstrap
Weighting and Variance
Splines
Additive Models
Testing Regression Specifications
Logistic Regression
Generalized Linear Models and Generalized Additive Models
Classification and Regression Trees
II. Distributions and Latent Structure
Density Estimation
Relative Distributions and Smooth Tests of Goodness-of-Fit
Principal Components Analysis
Factor Models
Nonlinear Dimensionality Reduction
Mixture Models
Graphical Models
III. Dependent Data
Time Series
Spatial and Network Data
Simulation-Based Inference
IV. Causal Inference
Graphical Causal Models
Identifying Causal Effects
Causal Inference from Experiments
Estimating Causal Effects
Discovering Causal Structure
Appendices
Data-Analysis Problem Sets
Reminders from Linear Algebra
Big O and Little o Notation
Taylor Expansions
Multivariate Distributions
Algebra with Expectations and Variances
Propagation of Error, and Standard Errors for Derived Quantities
Optimization
chi-squared and the Likelihood Ratio Test
Proof of the Gauss-Markov Theorem
Rudimentary Graph Theory
Information Theory
Hypothesis Testing
Writing R Functions
Random Variable Generation
我知道其他作者在将它们的书在此处进行堆栈交换时费了点力气。2002年版的印刷版印刷了3次，售罄3次。Springer和Google最近开始以79美元的价格在Springer和Google网站上以PDF电子书（无软件）的形式出售它（仅书籍）。
我们很高兴能够免费提供PDF电子书版本（2002年版），以供Stackexchange用户使用：
http://www.mathstatica.com/book/bookcontents.html
这是原始2002年印刷版的完整PDF版本。尽管不包括任何软件（Mathematica均不或mathStatica均未提供），但方法，定理，汇总表，示例，练习，定理等都是有用且相关的……甚至可以作为甚至根本没有软件的人的参考书 Mathematica的。
一个可以下载：
整本书作为单个下载文件...带有可实时单击的目录等，...或
逐章。
iBooks安装
要将其安装为iBook：
将整本书下载为单个PDF文件
然后将其拖到iBooks中（在PDF文件下）。
iPad安装
要在iPad上安装：
首先将其安装为iBook（如上所述）
打开iTunes；选择您的iPad；点击书籍：选择书籍并将其同步到您的iPad。
很高兴看到学者们自由分发他们的作品。这是PDF中免费的ML / Stats书籍的宝库：
机器学习
概率/统计
线性代数/优化
遗传算法
http://www.probabilitycourse.com/是一个免费托管基于在线的概率与统计教科书的网站。它还具有其他功能，例如绘图工具和讲座视频
这也是Marden撰写的关于多元统计的一本很棒的免费书，主要涉及此页面上链接的正态线性模型：
它不是一本教科书，而是MH370搜索中的贝叶斯方法对粒子滤波器进行了很好的介绍。
一个数字教科书由M.塔博加概率统计可以被发现在https://www.statlect.com水平是中间。它提供了数百个已解决的练习和示例，并提供了所有结果的分步证明。