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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！$ Z; Z) ]" X- c" p
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。
2 ^* V& I( v- `9 K- k7 L7 ^
/ h" D) j. Y3 {- u* D  V4 Q难易程度：非常易。
4 m/ z4 M$ g) v' @3 T+ L7 w6 q% z/ m+ n# G" v3 W4 b. Y: C
2.       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。
* v- A( n1 I* E% G$ q' h' n6 W. q) P+ V* [+ w
难易程度：非常易。
9 \) M$ T" Y4 i
: c: B" }; s1 u4 I! b3.       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。9 b* U: G0 |0 W4 m& `

3 m( k0 E' N  H8 b& {  c难易程度：易。
+ k1 i1 b+ |& Y& m" P* U
! b1 l& |# }4 c+ ]" Z4.       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。
) q3 f) r. u1 i# H/ X, Y3 z6 @; w  l, b1 H! f. n1 J4 i, c1 N
难易程度：中。  k0 b# K% w0 _

& ?0 q# A5 D7 j& l: E5.       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。1 p: W9 q+ u+ O$ H2 Y' R

  j, \7 ]7 o4 C8 C2 r- P难易程度：中。
1 H& {, d0 t7 i2 H4 H: ^  A; o" ~4 Z( P9 C. ?( k! x. _
6.       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。
$ a" U5 T: q$ |2 E$ |/ n
7 l; {2 u+ X6 Y4 g8 M. K, V难易程度：中上。
6 w8 e1 E1 _. i# V& J0 q
& q2 E9 r1 [9 |! J' ~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。
( R8 p1 w3 K- G' x* e$ }9 h9 N
  `! ^( O, `  `: G/ M( l$ Z9 {! ?( I难易程度：中上。
& a9 R# }% I; Z. U1 V9 T+ q
* f' u  z" Q* {  q8.       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。( p  m) N( A- k$ a9 h
" Z# F! p4 u" Y8 I
难易程度：难。+ a5 l: q6 d& l1 i1 K. c

  B0 d& j6 k! S1 {9 o9.       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。
! Y! t9 z$ U0 i$ m6 ^# ~5 t" B' a* T0 S. b0 D. p6 E9 ?4 p* J
难易程度：难。 & y! u% c: P& c) m  e0 {4 ]
6 w7 [" p+ i, I. J
10.    Pattern Recognition And Machine Learning (http://book.douban.com/subject/2061116/) 经典中的经典。
& D: J( @/ v5 `- I# H( [8 t* i  d" K& i
11.    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。" |! c0 R- X9 G! T9 U

: w5 m1 `. D1 X& m9 X/ W12.    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。6 l$ x% O% V. B
! u9 v% \! S$ N2 x& [
13.    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。
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14.    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。
7 R/ T; ]# t" E1 A1 e) R2 A
: I8 t& o. M6 x* R3 A15.    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。
9 ~$ E) S6 f9 X5 X. V' F9 d. Q- q
16.    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。
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1 }5 p' y% g* K0 F17.    Introduction to Semi-Supervised Learning (http://book.douban.com/subject/3916225/) 半监督学习必读必看的书。0 b. X0 |+ C2 O3 v6 j& @0 ?
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18.    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！
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19.    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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% T! q7 o+ {! X20.    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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21.    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！5 W: l) B8 ^6 M6 k3 v
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22.    Bad Data Handbook (http://book.douban.com/subject/11549309/) 很好玩的书，作者的角度很不同。( c% [0 P" Q# l, W( S6 T
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 8 Y4 F* H/ X0 n8 y. W
赞

& D# [2 B; ?. y7 H& L. n3 K
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
- V+ I8 t- x8 R# w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 + g0 s6 }3 Z% b* K$ H
必须赞啊。。。
. E. x: M  x) Z
作者: 秋枫舞    时间: 2014-6-6 14:34
mark一下，漫漫看



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