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TA的每日心情 怒 2016-4-14 15:44
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[LV.7]常住居民III
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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!
6 j1 J5 N# s, y! P( Q3 u! Z# A 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。
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- E& g; W% |# x u: q 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。
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% k+ O H9 Y& \: ] 难易程度:非常易。 k1 S. v* t& [2 I
: D4 V5 V2 u/ u" A; Q% W 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。 _4 T/ b( a9 }
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难易程度:易。7 b- s! P, Y3 W7 S/ t9 L# a% G r
) b4 p/ u+ q6 V& S8 N" e$ S" a 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。
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/ w0 r, P: o- S+ e 难易程度:中。
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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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- o$ G6 n( O4 ?& [5 ` 难易程度:中。- U) A) W9 s. _+ w7 p+ a0 Z( ]
" r; [, [: {1 M2 p( h; a 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。# R$ ^" }4 c; s: ]) F+ T
7 y; Y9 Q5 F B; w 难易程度:中上。
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) F/ n( h/ T4 N- r' V( d+ y9 k" Q 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。
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难易程度:中上。
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- o4 w0 P6 X' |3 r0 o3 ^ 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。3 f; X+ g/ V' I) U* Z7 I3 _
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难易程度:难。
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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。
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( M+ B5 [* }# s& t5 G) |. g8 M' } 难易程度:难。
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$ |) n p; n$ Q 10. Pattern Recognition And Machine Learning (http://book.douban.com/subject/2061116/ ) 经典中的经典。 N; t1 J& [8 {8 Q
2 V5 h- B1 L% j6 ^$ j) u5 V6 V( y0 z 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。' r) L9 q% n" T! A) i9 G
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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。4 |5 F |8 s) a' h3 G
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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。; H6 C9 I: X* f0 u+ [" G6 v$ y
& t) q( b' k; N+ Y9 H 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。* @! i5 q. Q I
/ H8 B: U# Y) g+ K' Z1 p1 l 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。 K: d5 J* Z3 p3 h; _0 W; }8 H. P
6 M0 j3 m4 b7 w& C3 U5 @ 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。* q: \! c8 M0 U6 C ^ `
# T9 B+ X* k3 L/ G 17. Introduction to Semi-Supervised Learning (http://book.douban.com/subject/3916225/ ) 半监督学习必读必看的书。- T) `) H# W4 J; l; u
' H1 _6 S% Y- Z6 E& M3 A- x 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!: C8 x+ L' Z' C6 E$ t
- V7 r$ V& f: I0 n' s 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。/ j1 f* q' o' G" |4 l; o0 P) l
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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。2 R: ~) |% t) ]; g' w& C# |
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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!- ~9 W, U) V% X) {+ E, A
: @2 b" |- e" W" ~ V% i' Q# y+ b 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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zan