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TA的每日心情 | 怒 2016-4-14 15:44 |
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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!
! c1 }. }+ y; {+ X7 }( b! E1. 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。1 j: x! s. \5 I) Z) N0 F+ \
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难易程度:非常易。
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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。# m# |9 o& }. z# \$ _. J$ {& m
' T' W8 f& y. c/ e; V5 W( M
难易程度:非常易。
0 [; C k( k; j3 B2 A
& P7 W7 Y6 \0 S! i3. 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。# a. ~4 q% E7 M2 K5 l
; o7 k6 d! L. ]' q难易程度:易。 ?6 i) ~5 V! k& v/ [+ s+ `/ Z) W
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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。( Q% ]% p" K+ q5 Q' @4 y9 b
9 K( b9 e& b0 d6 r9 g+ F' }难易程度:中。, m! w* X9 c, c L
& z/ \) F3 V$ G" z( O3 r% K0 R" Z
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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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。7 p' a+ [" K5 T$ k( v6 @$ ^
7 d+ V" \" l) @4 _ W! }8 B) q1 Q
难易程度:中上。
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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。8 ?( k: h8 V) P/ n
& I* @. F& s" S" n/ R难易程度:中上。
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1 f& {- ~* e& J/ m+ H1 h! m8. 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。# v6 `4 d. m/ b3 w9 L$ n& d" D
& ~, h1 m) i7 H! H- H4 c难易程度:难。, c0 I# H6 Y5 g8 T) a/ @' e# K
2 i: i3 ]1 R0 c: Z v9. 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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7 H, x8 a. f- Y; I( {' s0 l难易程度:难。 , b& a) s8 k* N/ w; `
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10. Pattern Recognition And Machine Learning (http://book.douban.com/subject/2061116/) 经典中的经典。9 a$ Z& y9 [7 U2 T/ V n4 I9 o
) l/ ?1 ~9 R' d9 f& T2 k11. 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。
0 u; z: r7 i* r. Z( F+ p) z0 X' E" L
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。! ^. A" x! Q: e
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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。7 _* s( I z- J( a, l
v. M& z5 V3 g6 P& B' O
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。
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# {' Y o0 _! G @5 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。
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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。* \# w7 Y0 s+ m/ a( [, K
1 p2 T# d( C& g( L17. 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!
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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。9 A& b+ z h/ p& C2 ~3 C1 w
* U1 [' F; I5 u( q' ]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。
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" s9 t, @! W, d: |8 `4 V" y21. 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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22. Bad Data Handbook (http://book.douban.com/subject/11549309/) 很好玩的书,作者的角度很不同。
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