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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！) b' w  P) e6 S1 ~- z+ R
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 X/ P9 Q1 S) B9 R& z3 D( x1 @

( N2 m: p% T, S% h, |9 j2 C" T难易程度：非常易。
- N) y& n; k$ y2 O; g' `! @. H
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。
, T! X( A1 d* N6 B: t* B; t2 X7 ]0 Q$ m) Y. H8 w  }1 j8 }
难易程度：非常易。, U/ g  K' \. J6 `3 O
9 u% u; G" x- R+ o2 Q% w( U. t
3.       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。& O( I& r# S! U4 \0 Q0 Z" |

5 T, i6 ]' @  V难易程度：易。
4 {6 E) Q" o; D0 j3 ?* l  r! [) \% X1 |6 r, c
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。' {0 ?& _& p3 b* D# B3 @
1 Q0 a$ U% q, f) X
难易程度：中。# I4 h3 Z* @$ b
4 B* E6 A' [0 V7 i, D6 f( {& v
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。( a, x- Y; V2 Z
$ C# U8 v! w0 D9 E
难易程度：中。. S/ j- S2 ^) Q7 z7 r; x

/ i3 }- x- J. T: h* f7 H: w6.       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。# m; z0 z& T0 `4 F; i

3 }, ~  }* g: Y0 g! V难易程度：中上。8 l! f) K. ]$ a8 ~* c: Z

( g/ U- ~" a& R! |# m- \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。
+ |' {, r* g  U$ J4 q
. u9 P* ^4 p9 Q0 g难易程度：中上。
: W  ?: `; J$ n5 g8 j3 r! C0 x$ K$ z4 z: y) i  c3 z3 m/ O
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。
8 p1 j$ G  d$ u2 x' T6 J
/ ^0 [+ n9 `5 T  P4 U/ G: a* t难易程度：难。
$ Y4 h. p4 X- @  K+ \$ ^* j) X: K# Z. ^
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。
/ W- L/ ^3 h" M5 |3 A
4 {, O8 J7 f: `+ A# K: V) |难易程度：难。
4 V9 J  k  e: u" M& {3 K; J; Y$ N" s; \# [% @6 l# i
10.    Pattern Recognition And Machine Learning (http://book.douban.com/subject/2061116/) 经典中的经典。! F7 _' n5 g- @
$ j7 ^$ k) j# F; D
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。
  m- a0 T+ s& L# _$ j; Z  T9 V  U* n7 W$ f9 h& R# B7 I+ e
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。- Q& n, F& p9 k- }* B' F# Q0 g

9 U0 ]  F& @) D4 i' y, n8 V13.    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。# D8 B- b  Y( ^' \* H. m$ U- ~
6 x( `6 e# K! v  J
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。$ ]4 Y: k7 ~+ I: n+ }

8 ~0 L/ L# O9 N$ _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。4 k( B, s* ?& t; o6 r
9 i6 n/ X* m& |( y
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。
7 X4 Y- G$ _; N% K/ f5 E- ^
7 J0 p4 C) d/ j& C7 j17.    Introduction to Semi-Supervised Learning (http://book.douban.com/subject/3916225/) 半监督学习必读必看的书。
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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！
  t& b1 c$ M5 y9 ^$ g' t" w( s. _* r3 }6 y9 S, M0 z6 ^2 Z5 [( r7 M$ H
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。0 M* }+ a* x) w) }0 p
9 Z0 ^% K4 b' C5 ^
20.    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。
+ E6 i, V) N0 j1 I* j/ J; d5 B/ W& |5 z. e0 b& C8 y5 C
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！& W: l: H  t7 y; D
; d0 `( c+ W1 ~8 M$ Z* w1 }
22.    Bad Data Handbook (http://book.douban.com/subject/11549309/) 很好玩的书，作者的角度很不同。
: B! W7 B" z; C* D' f
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
& d- s4 j4 B; n# A, c1 r赞
+ N4 r% H* G7 F' D
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
2 F* e+ M6 r5 G: N6 _! Z这个很赞！！！！
9 a! H5 N' f9 n1 q  x
作者: chengshiyu    时间: 2014-5-30 19:15
一米阳光的ta 发表于 2014-5-17 12:16 & P" G5 O( X& ~% l
必须赞啊。。。
9 n8 _0 V0 q* V/ ^. W
作者: 秋枫舞    时间: 2014-6-6 14:34
mark一下，漫漫看



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