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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!& I0 F' K- ~) ]5 a5 G! |
    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。+ p: \5 V" E3 N; A9 i2 {) \

    " F7 B' z6 Y4 l* k' v$ l% u难易程度:非常易。
    - f3 {( Y" i# R1 ]/ z+ }: _* w( P$ G6 O6 \" L: W! B# z" w
    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。
    " w  g9 s( d. x( f1 S6 \7 ]" W
    ! y2 k) ^+ O) M& B" A8 l难易程度:非常易。" [& u6 H+ A" z( T0 _3 f
    5 y' w- d# `8 f1 Y0 A
    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。3 {2 K  s2 K9 f$ i9 f3 o
    4 `8 m! J, Q6 ^
    难易程度:易。" g6 M: T+ T* q. O: Q* j

    2 B. g% ~. M) B% J1 w$ O* N2 l" C4.       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。
    8 k" h0 v' _/ K6 \  m4 [+ s4 r) z8 m! P
    " s2 q) y- P: G. J2 c% ~& f难易程度:中。
    : _4 w% c' a8 V2 X. y
    # d5 k9 u5 W/ i3 A5.       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。
    * m6 H, }  o; O# r+ _
    + z+ s8 E1 V9 V. n2 Y5 b5 `; u: e难易程度:中。
    ! }, I+ ?, p7 [2 {! u% E% G) T: v, R1 l4 `! [5 ~9 T% b/ A8 M* ]7 z
    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。
    " f8 x. v# ~3 \! @7 Z# f+ e! i# b
    难易程度:中上。
    # d' H9 h1 V; U; q" \  _; s: S: g
    + |7 A9 m% i! p8 ~* `& T6 o7.       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。
    6 ~. j& `9 I/ s: @3 {' I
      Q# G( _2 d4 m5 v难易程度:中上。
    8 ^: s/ o. a/ Q$ R) Z7 U* f; i9 L) w
    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。
    & I( b; [) L: b1 Y. E' l. z$ m: p- s
    难易程度:难。
    0 \; `8 s0 Z' W* Q
    6 {  W0 m% R& K: e3 d( B9.       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。
    : \3 L& |! j  |$ G' g) u. `% m, \
    1 E+ }* a0 K. Y9 }  l难易程度:难。 % i8 D3 b8 T2 l- {9 F+ ~8 Q; m
    # u$ c7 g8 y5 i7 z/ y) K3 k- M
    10.    Pattern Recognition And Machine Learning (http://book.douban.com/subject/2061116/) 经典中的经典。; R" ~% b7 p. z, @9 z& }

    $ a" d) J4 o2 o4 O) y( r11.    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。! R- b+ y# R8 C5 k# }
    . B, ?4 a" z7 g' W
    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。
    8 W1 E6 H+ M& Y7 l4 e; l: ~2 E" l. a
    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。" v+ l* O5 K# M
    ; A+ x1 _  N  n% q  d/ b
    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 B$ J) h, }( \4 F1 s
    ) g" U% V5 m- o% ~3 G15.    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。5 j/ h8 |  g, d/ q' }; X
      S+ G: |' |- s8 i# ^6 l6 W. I
    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。" r0 h1 U$ d9 U/ L9 X8 y

    8 e; H8 |; g7 N9 c9 u17.    Introduction to Semi-Supervised Learning (http://book.douban.com/subject/3916225/) 半监督学习必读必看的书。
    5 ?8 k9 w2 G# J% X5 c& }; `) B0 A, f
    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!( w2 q2 ?1 ?3 _8 W

    ) [2 o& N1 T$ 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。
    # v. E3 E* D0 n: }9 {3 y3 i& I5 p/ D* M  r0 Q) K7 c; z1 u
    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。
    1 Y7 I6 q$ b: u0 G7 r" C; r, j( @3 D/ H3 h, ]- ]
    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!( s  _2 S+ Z3 r- y7 X; {+ `, J

    2 w, [- x: r1 s! j; w8 g22.    Bad Data Handbook (http://book.douban.com/subject/11549309/) 很好玩的书,作者的角度很不同。
    + U$ F, F- G, G9 z% W" N. s6 ]
    zan
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    gancm 发表于 2014-5-15 15:32
      D, o1 O6 \( ]0 p/ z* a( m这个很赞!!!!
    1 O0 s2 h- k! b: u+ \& t
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    一米阳光的ta 发表于 2014-5-17 12:16
    / s- O5 A5 J$ l. N& E必须赞啊。。。

    ' ?: O% W! @2 y1 I
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