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数据分析、挖掘的好书推荐——干货分享

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    1#
    发表于 2014-5-6 22:06 |只看该作者 |正序浏览
    |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!
    7 E! C- {! l+ w* ]- m1. 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。6 y1 W' Q% z  P8 C4 n
    : [, j/ {1 i' J1 P+ M
    难易程度:非常易。
    % i( N* @. E% o4 d3 l
    4 A9 V/ @4 _5 I2.       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。
    ' a& Z! P; X( e- }* G; u& ^0 j3 z- ?4 B+ z% P6 P! e0 Q% ^- I
    难易程度:非常易。( x; E* \' q# V& D7 g' l  k) u

    & U  H( [9 h, j( B5 k) g. @! X3.       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。
    & c& E4 p& n5 A
    , E. E% A1 w5 I0 h  q难易程度:易。
    $ r( }7 B3 m& M
    % E7 g& M% V9 h5 `2 z  r% ~. w% s4.       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。
    ) D# D% Z+ s; T$ {
    ) V, b6 _: c" }1 M+ H6 J难易程度:中。: w# z, a: J! O
    * ?+ L) c$ g: G: M
    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。8 w) A% ?* q8 ^# {  ~5 [3 [8 y2 }
    / X$ ?/ P" [. z6 f
    难易程度:中。
    4 Q" _$ ^, o3 k8 b& `/ i+ e8 e1 f6 }4 h8 n  I0 d
    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。# P5 T* G  I+ ]5 m0 F$ }. X
    ; |  ]4 o  W. p6 r
    难易程度:中上。2 \& J2 j; Y# G  w. s+ g
    ! e8 }8 }8 ^7 A( u- M$ T8 r+ r
    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。
    ( j" m0 R( i, M6 G0 T# d- K& @
    # Z6 Q- z9 J2 f8 T6 A8 p7 m难易程度:中上。) X9 z* `. B) E+ g

    * e, d2 z; ]. L% u4 Q+ z8.       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。
    & t9 \, w: A  w0 m* v
    * t) i% H' e& d0 ]5 f/ J7 Q  p: k1 r难易程度:难。- ^8 U) U8 C: ?* B& f/ X. F

    2 E* Q  ^+ @: v0 z& O3 X+ w, o9.       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。
    5 x4 J; q) ]4 j7 h3 b
    + n/ N$ Z$ r' u/ ^5 T$ q8 E难易程度:难。
    ' {5 W8 K% b; s6 p4 z: @3 Q& r2 E! T/ j* m9 p% g% m" a" Q
    10.    Pattern Recognition And Machine Learning (http://book.douban.com/subject/2061116/) 经典中的经典。4 E8 X: v2 l" \. @: o

    - M) |8 S1 i6 R6 V0 B" k0 e  O11.    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。) z, R5 p7 ?& v: V% v* W. w$ R" i& Q

    $ N' G( a0 B% i12.    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。
    " }0 p/ ~6 n1 j7 Q0 d# m2 o/ v) a2 v/ }3 _8 M% C
    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。7 l- A' Q) z" ?7 d( E" [$ _
    . A% u2 B5 {4 f/ p- D+ z( a2 n
    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。" `. {# R/ E8 ~3 p# J9 ^
    " b' W5 l, l% a% r9 G; }( Q
    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。1 X  }: c! B. u

    ! g) W# @$ _' y0 ^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。
    1 X* N0 u0 V" r, v1 r  s
    2 |8 E' E7 T6 L3 p$ r/ \17.    Introduction to Semi-Supervised Learning (http://book.douban.com/subject/3916225/) 半监督学习必读必看的书。
    - i) ^( Q) m" ^/ M# w: n1 [1 X1 E  k6 x9 v% K: F. @' l: s
    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!, ]* {2 H+ ^& l2 u
    ' g- V8 Q3 l5 b: s6 E6 Y
    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。- J/ V) \% N+ }5 C
    * @* ~% C( q9 y0 O5 s; o
    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。7 I; y9 @1 y: g5 B" w0 C4 n, R4 e
    1 M. y8 ?- Q! C7 z& M( D
    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!/ q4 s* y; w) P; Z% g
    ) F; F* D7 g9 O$ e0 [
    22.    Bad Data Handbook (http://book.douban.com/subject/11549309/) 很好玩的书,作者的角度很不同。
    & Z" m2 x, w5 |
    zan
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    一米阳光的ta 发表于 2014-5-17 12:16 " F) R  d8 W! {
    必须赞啊。。。
    ' [5 Z+ ^* i5 S; q- Z8 J
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    gancm 发表于 2014-5-15 15:32 8 W2 [7 w, T+ U2 l0 Y! F. n
    这个很赞!!!!

    2 z) b1 I% f: H5 T4 E: y( q- q
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