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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!
      `& r* k0 O" u/ s1. 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。
    ; v0 p# D1 e% s- H; v3 j) W& i; b7 w- f
    难易程度:非常易。
    ) t) d* U. L2 J, w" \" B8 b7 I6 Z* _
    4 C; L, v6 S( Y3 g3 \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。
    4 O7 f1 B/ ~/ x  G4 x$ ?, y6 F! U/ \+ \' _) s8 {+ Q* _
    难易程度:非常易。7 `& u+ a4 H+ X1 |
    * H5 t/ e% E2 E  ^+ h
    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。
    0 L6 _/ d' C! u+ D+ e4 v( a7 |" F- R* K0 L# C
    难易程度:易。. M% p8 I. \4 I' l8 K

    6 e9 X" E- O* A. T& `' 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。+ h/ l8 c- D# x- ^# Q2 l( P( t3 J
    ! ~' K) Q! r+ ^5 g5 _
    难易程度:中。1 n) ~& V0 c' B$ f

    3 P$ _- h$ R  F0 Z5.       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。: Q& E7 h5 `; {, z: o
    ! e1 V4 j$ z8 n' |5 o. ~: b
    难易程度:中。
    0 Z+ |" h* U( @- ?) }1 B' A. }, M$ E, H; o; X
    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。; f: Q' ?" v4 J, `* ]" ^+ `
    3 a1 h/ h& J; f! F' H/ T
    难易程度:中上。2 T* s5 E& @- m/ t0 f5 ~

    8 w2 `. |9 e* k% Z, X4 p1 S# s; ^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。3 n& H. G& D  i' |8 \

      F* k5 N; r) [: B9 B- y难易程度:中上。
    . r6 _6 U7 p- I  M1 g( F
    - m+ p3 z1 \, h) A8.       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。% |6 _" K' s+ E

    ' c, v) n* m" L& ~( ^- W! }难易程度:难。! R3 m; f9 @9 V. I

    ' e2 a# [' z; n' G( T+ F2 W8 [, 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。
    # E) z% o1 }. N
      X% U+ p1 i( O1 ]; g难易程度:难。 ) F4 |3 M/ g+ z; ^6 i

    # r  T3 d, i3 [# Q0 k10.    Pattern Recognition And Machine Learning (http://book.douban.com/subject/2061116/) 经典中的经典。' |( U9 d6 \. f' B* c& f7 p  R
    - ^$ }% D" L! E- T+ s
    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。
      `$ m% C5 c! l% L: ~/ R
    , E/ T/ b; \7 c12.    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。
    & O' z* E+ ^5 T3 m+ J. p
    , }' O& S6 l# k13.    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。
      U1 r: c- C5 R0 t4 w: G+ J
    4 p0 E, s9 i5 n, m* l% x14.    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。
    - m) }( Q5 ^  ~* }8 a% z+ Z+ l1 d
    % `) m. q" \8 L; K8 j+ z15.    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。  E0 C  P- |" W6 d* n, y4 J

    2 n4 ?4 p9 b$ @' E' o. U! w- f16.    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。$ L; z4 t6 D5 W/ p
    ) b6 Z9 R- C  u' |$ `; g% g5 o
    17.    Introduction to Semi-Supervised Learning (http://book.douban.com/subject/3916225/) 半监督学习必读必看的书。
    / A# M) f  w1 k+ {  ?! |  ]$ E9 {! {, d  e& P, J# ?
    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!
    1 f# H6 q, V6 D8 m4 ]
    2 C: k, s; |; i* w3 ]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。: i( V" r) c" u& G2 ~% W5 @
    # x0 J) M+ S9 w3 p1 k& p
    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。+ s6 ?$ O& C: `; }

    , i: X! g: v* T2 M* a* Z- K0 k21.    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 V/ I. B- a9 W" l: x" K! h
    * O$ G: G. a& }( D/ t; q
    22.    Bad Data Handbook (http://book.douban.com/subject/11549309/) 很好玩的书,作者的角度很不同。6 T0 o: D: m' r/ j2 P5 O
    zan
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    一米阳光的ta 发表于 2014-5-17 12:16 % `' ]  @* m* Z9 B$ k* j
    必须赞啊。。。

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