此工具箱包含用于计算以下数量的离散随机变量的函数： 1)熵2)联合熵3）条件熵4）相对熵（KL散度） 5)相互信息6）归一化互信息7)归一化变异信息这个包现在是 PRML 工具箱的一部分 ( http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/55826-pattern-recognition-and-machine-learning-toolbox )。

Two-dimensional phase unwrapping: theory, algorithms, and software 书籍中的代码,很不错的东西，如果你会用到的话。

《Model Predictive Control: Theory and Design》这本书是国外大学学习模型预测控制（MPC）的指定教材，出版于2009年。

Going beyond the conventional mathematics of probability theory, this study views the subject in a wider context. It discusses new results, along with applications of probability theory to a variety of problems. The book contains many exercises and is suitable for use as a textbook on graduate-level courses involving data analysis. Aimed at readers already familiar with applied mathematics at an advanced undergraduate level or higher, it is of interest to scientists concerned with inference from incomplete information. 本书将概率和统计推断融合在一起，用新的观点生动地描述了概率论在物理学、数学、经济学、化学和生物学等领域中的广泛应用，尤其是它阐述了贝叶斯理论的丰富应用，弥补了其他概率和统计教材的不足。全书分为两大部分。第一部分包括10章内容，讲解抽样理论、假设检验、参数估计等概率论的原理及其初等应用；第二部分包括12章内容，讲解概率论的高级应用，如在物理测量、通信理论中的应用。本书还附有大量习题，内容全面，体例完整。 　　本书内容不局限于某一特定领域，适合涉及数据分析的各领域工作者阅读，也可作为高年级本科生和研究生相关课程的教材。

mit公开课程2004秋季課程：Essential Coding Theory, Fall 2004--NEW--6-895Fall-2004，from lecture01 to lecture 23,

《Computer & Machine Vision: Theory Algorithms Practicalities》是一本非常经典的机器视觉教科书，其在Google Scholar上被应用超过2000次。 该资源是英文版PDF，含有目录。

经典教材Aspects of multivariate statistical theory工程技术人员必备工具书。

在许多实际的数据挖掘应用程序中，例如文本分类，可以轻松获得未加标签的训练示例，但获得加标签的训练示例则相当昂贵。 因此，半监督学习算法引起了数据挖掘和机器学习领域的极大兴趣。 近年来，基于图的半监督学习已成为半监督学习社区中最活跃的研究领域之一。 本文提出了一种基于线性邻域模型的新颖的基于图的半监督学习方法，该方法假设每个数据点都可以从其邻域进行线性重构。 我们的算法称为线性邻域传播（LNP），可以使用这些线性邻域以足够的平滑度将标签从标记点传播到整个数据集。 本文对LNP的性质进行了理论分析。 此外，我们还导出了一种简单的方法来将LNP扩展到样本外数据。 对于合成数据，数字和文本分类任务，提出了有希望的实验结果。

Seven Sketches in Compositionality:An Invitation to Applied Category Theory :Brendan Fong and David Spivak应用范畴论的入门教材，从零开始讲授范畴论在物理、计算机等领域的应用，适合对范畴论有兴趣的非数学系同学，也适合对应用有兴趣的数学系同学。

Category theory for computing science是非常值得重读的数学著作，适合学习中的计算机科学家，逻辑学家，语言学家等，可以作为范畴论的入门书籍