22本数据分析、挖掘的好书推荐—绝对干货，不看后悔！
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1. 深入浅出数据说明 这书挺简朴的，根基的内容都涉及了，说得也较量清晰，最后谈到了R是大加分。 难易水平：很是易。 2.啤酒与尿布 通过案例来说工作，并且是最经典的例子。 3.数据之美 一本先容性的书本，每章都办理一个详细的题目，乃至尚有代码，对领略数据说明的应用规模和做法很是有辅佐。 难易水平：易。 4.集团伶俐编程 进修数据说明、数据发掘、呆板进修职员应该细心阅读的第一本书。作者通过现实例子先容了呆板进修和数据发掘中的算法，浅近易懂，尚有可执行的Python代码。 难易水平：中。 5.Machine Learning in Action 用人话把伟大难解的呆板进修算法表明清晰了，个中有零散的数学公式，可是是以表明清晰为目标的。并且有Python代码，大赞！今朝中科院的王斌先生（微博： @王斌_ICTIR）已经翻译这本书了 呆板进修拭魅战 (豆瓣)。这本书自己质量就很高，王先生的翻译质量也很高。 6.保举体系实践 这本书不消说了，研究保举体系必必要读的书，并且是第一本要读的书。 难易水平：中上。 7.数据发掘导论 最近几年纪据发掘课本中较量好的一本书，被美国诸多大学的数据发掘课作为课本，没有保举Jiawei Han先生的那本书，由于小我私人认为那本书对付初学者来说不太轻易读懂。 8.The Elements of Statistical Learning 这本书有对应的中文版：统计进修基本 (豆瓣)。书中配有R包，很是赞！可以参照着代码进修算法。 难易水平：难。 9.统计进修要领 李航先生的扛鼎之作，凶猛保举。 10.Pattern Recognition And Machine Learning 经典中的经典。 11.Machine Learning 客岁出书的新书，作者Kevin Murrphy传授是呆板进修规模中幼年有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研团结，没有比这个更好的了。 12.Bayesian Reasoning and Machine Learning 看名字就知道了，彻彻底底的Bayesian学派的书，内里的内容很是多，有一张图将呆板进修中计划较法的相关总结了一下，很棒。 13.Machine Learning for Hackers 也是通过实例讲授呆板进修算法，用R实现的，可以一边进修呆板进修一边进修R。 14.Probabilistic Graphical Models 鸿篇巨制，这书谁要是读完了汇报我一声。 15.Convex Optimization 凸优化中最好的课本，没有之一了。课程也很是棒，Stephen先生拿着纸一步一步推到，图一点一点画，太棒了。 16.Graphical Models,Exponential Families,and Variational Inference 这个是Jordan老爷子和他的自得门徒 Martin J Wainwright 在 Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，较量难解，可是一旦读通了，graphical model的相干内容就可以踏平了。 17.Introduction to Semi-Supervised Learning 半监视进修必读必看的书。 18.Learning to Rank for Information Retrieval 微软亚院刘铁岩先生关于LTR的著作，啥都不说了，保举！ 19.Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航先生关于LTR的书，也是其时他在微软亚院时辰的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，孝顺之大。 20.SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据说明书吧，由于numpy和scipy真的长短常强盛啊。 21.Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy集会会议上的演讲，实例很是强，用pandas做数据说明！ 22.Bad Data Handbook 很好玩的书，作者的角度很差异。 （编辑：湖南网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
