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《支持向量机：理论、算法与拓展》
本书以分类问题（模式识别、判别分析）和回归问题为背景，介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明，因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读，书中首先介绍了最优化的基础知识。

《解析卷积神经网络—深度学习实践手册》
本书是南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生魏秀参最近开放的一本CNN入门电子书，本书从实用角度着重解析了深度学习中的一类神经网络模型——卷积神经网络，向读者剖析了卷积神经网络的基本部件与工作机理，是一本面向中文读者轻量级、偏实用的深度学习工具书。