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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!& R# O& W/ X% l1 y# C4 s
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。; D s# @& M0 J: F+ M
. w- L1 ?# m8 `% R, A( e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。1 y4 F8 [& A$ t$ O E( S) N
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难易程度:非常易。
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% x0 g8 f$ l& y9 Y8 T5 A1 i$ r7 W8 r3. 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。2 n9 P5 L' x) b$ {8 b
1 i, e/ B9 ]& ?, h难易程度:易。9 W: s- M4 [; l
1 }' _# z6 h2 ~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。; j! [. J g) t% R: y$ O" C T4 C- l
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难易程度:中。
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3 X) l; C' |3 O) a4 v& x% `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。( F6 q K% e* @# J$ ?
! q8 h8 d0 k) [: d难易程度:中。+ z% d' P. ?( ^
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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。, g* F5 \9 {) `. V
. m& l4 }8 b3 {/ A7 k难易程度:中上。0 e8 O9 C+ K0 m }6 `
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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。& f& H+ {2 O& P$ e2 M1 @, X
% [* r8 S+ ?, E" R5 n难易程度:中上。 m: O) d$ K2 o" _; d( I: p0 @
/ V/ g" [& h+ R y1 @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。
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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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) \9 b X* n; m( u- ^难易程度:难。 0 p7 s9 v N. N6 c1 J+ B
1 M; K, p+ y# N# t10. Pattern Recognition And Machine Learning (http://book.douban.com/subject/2061116/) 经典中的经典。
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: g* D- G8 O1 [0 P" D! H11. 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。: w3 c. m! S% w- M8 J5 Q5 r% i
0 C$ N: I7 I7 N6 o( e12. 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。
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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。
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/ e: ?& M' T) J# b6 o14. 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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6 x( t; X: ?+ u15. 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。
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17. Introduction to Semi-Supervised Learning (http://book.douban.com/subject/3916225/) 半监督学习必读必看的书。4 W+ M+ i+ W0 j: }" a
) ^, ]2 V) M0 @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!3 z+ @( o& B7 N( F& e1 t5 t
. W* f% H( v& a19. 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。
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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。
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+ E$ U7 |" | Z, P$ L& p21. 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!" n, {( d, V4 q' N) N {
3 b0 B# J# Y, M5 H22. Bad Data Handbook (http://book.douban.com/subject/11549309/) 很好玩的书,作者的角度很不同。1 a+ V4 Y3 r* e5 X! C
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zan
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