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标题: 数据分析、挖掘的好书推荐——干货分享 [打印本页]
作者: chengshiyu    时间: 2014-5-6 22:06
标题: 数据分析、挖掘的好书推荐——干货分享
我找了好久才找到的资料，分享出来给咱们数模人！共同提高，共同进步！) Q' q% o5 O% b$ c
1. 深入浅出数据分析 (http://book.douban.com/subject/5257905/) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。
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, u: n( [; K' d# x7 h$ t3 q难易程度：非常易。& _1 ^4 Z0 B- W! |0 a, T

% P( C( Y6 E" p: J9 I  b2.       啤酒与尿布 (http://book.douban.com/subject/3283973/) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。
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# P: S2 ?  A( |5 V! f9 L难易程度：非常易。3 j; p& C& j1 Z1 P

0 Z. q# B* c9 P- j4 O3.       数据之美 (http://book.douban.com/subject/5269219/) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。
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难易程度：易。
2 \/ N0 u& q  F# I/ s0 v! E" I# N2 p4 [; E# S- ]
4.       集体智慧编程 (http://book.douban.com/subject/3288908/) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。
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5 o  x. V$ N5 C7 c% k. |难易程度：中。
" `% j- c! R6 _# E
! {4 N1 h+ E, o3 _5.       Machine Learning in Action (http://book.douban.com/subject/6962285/) 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博： @王斌_ICTIR）已经翻译这本书了 机器学习实战 (http://book.douban.com/subject/24703171/)。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。
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难易程度：中。
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/ c3 K1 k3 ^! m6.       推荐系统实践 (http://book.douban.com/subject/10769749/) 这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。
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0 ~4 f$ ]& _) U' a4 _- [& s9 Y难易程度：中上。* i$ O$ n& ^! B+ T$ w4 n7 B
7 K* r2 A( o; U/ n5 B  @
7.       数据挖掘导论 (http://book.douban.com/subject/5377669/) 最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。# T+ `" \. @1 I; Y: e. n
. b- s: ]6 a4 t% T) S# G! Q
难易程度：中上。/ r( B" i4 P$ h$ @3 H; b

! ~6 h% {6 z+ M1 x- p7 {8.       The Elements of Statistical Learning (http://book.douban.com/subject/3294335/) 这本书有对应的中文版：统计学习基础 (http://book.douban.com/subject/1152126/)。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。
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8 ^6 h7 Y3 ~8 p难易程度：难。' c) L/ @9 _5 M% E4 k  ~1 Q$ o
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9.       统计学习方法 (http://book.douban.com/subject/10590856/) 李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。
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难易程度：难。
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3 B* T3 L. j" {2 E10.    Pattern Recognition And Machine Learning (http://book.douban.com/subject/2061116/) 经典中的经典。
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9 c0 J# H% C& X9 `* T+ m7 E% i11.    Machine Learning (http://book.douban.com/subject/10758624/) 去年出版的新书，作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研结合，没有比这个更好的了。
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12.    Bayesian Reasoning and Machine Learning (http://book.douban.com/subject/5397287/) 看名字就知道了，彻彻底底的Bayesian学派的书，里面的内容非常多，有一张图将机器学习中设计算法的关系总结了一下，很棒。' Z% }! h$ S' v: B

# v) e) L! _/ [9 Q0 A13.    Machine Learning for Hackers (http://book.douban.com/subject/7906768/) 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。" D' v# L9 \* G& B9 T( ]& d# l9 _! F0 O

/ \( q8 y+ z. P; V: A14.    Probabilistic Graphical Models (http://book.douban.com/subject/4007200/) 鸿篇巨制，这书谁要是读完了告诉我一声。8 P! e+ M- v6 v# B2 z7 z2 ~
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15.    Convex Optimization (http://book.douban.com/subject/1888111/) 凸优化中最好的教材，没有之一了。课程也非常棒，Stephen老师拿着纸一步一步推到，图一点一点画，太棒了。
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+ w8 O5 `& c+ M2 x( a+ A16.    Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference (http://book.douban.com/subject/3722993/) 这个是Jordan老爷子和他的得意门徒 Martin J Wainwright 在 Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model的相关内容就可以踏平了。& N6 p- K2 F4 R- V/ p
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17.    Introduction to Semi-Supervised Learning (http://book.douban.com/subject/3916225/) 半监督学习必读必看的书。) g! r/ M( }- V0 j$ }$ c& Q* \

( Y  t6 D# `6 [; g18.    Learning to Rank for Information Retrieval (http://book.douban.com/subject/4063191/) 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作，啥都不说了，推荐！4 V2 ~5 T( N+ D* B- o

, g. _. F8 H# |( r0 ~/ ?5 i/ q19.    Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing (http://book.douban.com/subject/6440223/) 李航老师关于LTR的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，贡献之大。
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' x3 k9 c3 x4 |5 y20.    SciPy and NumPy (http://book.douban.com/subject/10561724/) 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。
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0 S+ U( W) p* h, W& V4 j21.    Python for Data Analysis (http://book.douban.com/subject/10760444/) 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强，用pandas做数据分析！
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; Z; r3 [( ~6 K9 b22.    Bad Data Handbook (http://book.douban.com/subject/11549309/) 很好玩的书，作者的角度很不同。8 \1 B) O) |) H( E
作者: chb2012    时间: 2014-5-7 23:06
赞
作者: chengshiyu    时间: 2014-5-14 12:59
chb2012 发表于 2014-5-7 23:06 0 _4 E3 a% r+ Q# m2 P5 }- a! t
赞
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作者: gancm    时间: 2014-5-15 15:32
这个很赞！！！！
作者: 一米阳光的ta    时间: 2014-5-17 12:16
必须赞啊。。。
作者: 一米阳光的ta    时间: 2014-5-17 12:16
谢谢分享啦。。。
作者: chengshiyu    时间: 2014-5-30 19:15
gancm 发表于 2014-5-15 15:32 6 _5 E& a+ M, s5 C. \. O  J
这个很赞！！！！
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作者: chengshiyu    时间: 2014-5-30 19:15
一米阳光的ta 发表于 2014-5-17 12:16
2 ~) l7 J, |( w6 ^* E必须赞啊。。。

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作者: 秋枫舞    时间: 2014-6-6 14:34
mark一下，漫漫看



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