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数据分析、挖掘的好书推荐——干货分享

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    发表于 2014-5-6 22:06 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    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!
    $ m9 G$ M0 o& K- u5 [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。3 }! V( F: `0 `. @3 Q6 A/ F8 a
    5 N# M* U# W) m. c( _% S, @
    难易程度:非常易。
    : Q# ]: o: O( J' G$ J1 c, G
    . x8 u8 {: ]1 r0 y) n$ t2.       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。
      ?, S' D% r4 g8 {) s
    - v+ K( E$ s: S/ U; D- k) n  E难易程度:非常易。% U9 Q" h* S6 ~( w
    2 t: x, R" ^7 ~& ?
    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。
    + e0 a' ~; e# s) y+ g5 f% U2 t" K; d4 n/ ^9 y* \
    难易程度:易。+ N4 l4 M4 l) j& a

    + r0 h! x8 k" t4 {' a, a4.       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。4 g0 I$ b- |. W) r! }

    * L5 a; |5 N7 H: C" f! w( W" Q难易程度:中。0 z7 r- Q3 J! i; n, b) Q8 w

    / t/ ]2 k; n: S5.       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。
    8 ?: p4 M2 E2 Q/ _% W9 F4 w% L% P# ]. R8 X8 b( r+ ^+ ?
    难易程度:中。4 W) y5 C+ B& k6 i( ^# V* Y

    / D- S7 y1 f7 d4 l7 P- t& 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。; N; f1 T4 _7 ^, x+ b3 X% a! `: y
    ! R" a( k: T1 N2 J7 }* W+ v
    难易程度:中上。
    ( p( f0 A! v) J8 {6 ^5 o: O
    ! O! d: v* C6 w4 c4 V7.       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。% T5 \  D0 J8 I! i0 D

    3 k% k: @# B+ @难易程度:中上。
      s2 W, o8 d! K
    ( k% w9 I( Z3 [3 E9 |& E8.       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。1 [. ~0 U8 _4 C7 V/ j4 U

    . e# ~* K; T' `7 s& \, C$ _难易程度:难。
    " ]) A8 c  {  \' Y, j3 \! y
    - o' [! O' O/ {4 w9.       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。6 j7 S) o- c; E0 V/ F0 ]
    ; R! f  V1 v8 h
    难易程度:难。 * H  l" r, O; @% K/ B5 l+ F, \

    3 i* P/ w* q. |2 p* A+ H( ~. T; T! p/ \10.    Pattern Recognition And Machine Learning (http://book.douban.com/subject/2061116/) 经典中的经典。
    . `' e7 ^" d; K+ e) n
    - T8 Z5 c! y( ?) y7 ]) V11.    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。& f( J4 B2 i5 t: G

    ! z9 r& @* K5 }, V12.    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。" B" i  U5 m; a0 t7 G1 f
    . y: L0 |" U) a) E
    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。
    0 x: ?8 ]1 x* U4 |3 A) B# \$ r0 f, J: v
    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。
    % i4 `( v! M1 u6 B8 D, }
    7 K( U9 w( f0 S2 p  A5 f5 q( c15.    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。
    . y0 j( B4 ~/ @0 U* I
    2 J. h. n( E) ]' U3 N6 S16.    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。! S% a; h1 X9 }0 N
    ; E2 W( n- \0 e$ n% K
    17.    Introduction to Semi-Supervised Learning (http://book.douban.com/subject/3916225/) 半监督学习必读必看的书。' i5 p, Q  g" K% O3 o/ O. q8 c0 `

    & C- S2 q/ d9 @7 G! s* v7 h18.    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!; i. G, }3 y: y4 p  d9 X

    0 [9 I9 M- J  P4 v  W- p( y9 h& k19.    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。
    2 K  i0 U/ E; d  Q9 d. y- m8 g* Y" T' i% w- f% o- L
    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。" G5 w3 d9 m& c
    & B! U7 U+ A; D& k/ M; t
    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!
    # ^! P6 {6 E$ s' l
    0 ?$ M  e  ]# y* Q/ @$ l1 A22.    Bad Data Handbook (http://book.douban.com/subject/11549309/) 很好玩的书,作者的角度很不同。
      N7 a) L6 f6 B9 f1 R; U
    zan
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