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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!% A0 X3 n- \, ]1 i0 m1 L, S0 D
    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。
    & a, F& n- r9 s  \$ m+ u
    + t; J( B' h/ E0 h难易程度:非常易。
      c+ m. ]. s$ |) W, f% _. [9 F/ r; i; j; e' R5 w/ D+ H( @8 b# L
    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。+ P6 T) ^3 @  ~5 i+ c. ?) N( ?
    " c# E+ K# h; p! s% R3 w3 Z
    难易程度:非常易。
    . |2 A/ \# y* v( v  K7 R& I" |: ]( W! S
    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。
    ) ~' h: N: R1 K8 J6 `
    ; k! O; {- X6 _" V/ G  Y. k难易程度:易。$ M2 P" w% V- J. B6 R+ P) p6 d

    1 j& }0 r' Y: v, O4.       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。
    4 ^+ G$ M4 M; Y! E* F
    - G, r' t: s) r. U. l难易程度:中。
    ) P, l! I! O4 {" k1 q. _
    / H% f. {+ P# d6 J! g; O! S5.       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。
    # I+ ^9 ?, Z3 Y2 w
    & ]: D- T, W. W/ {难易程度:中。
    3 @# n7 G& w& q, b  l4 M8 y, t, Y3 D, r
    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。0 C! p) N: i# F3 C3 \3 ~% g# N

      I( X6 V4 v% `& s9 p$ C" _难易程度:中上。& Z+ q$ D' O' y

    $ q" C5 N3 p! S7.       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。* Y  ^8 e! B: y& F

    0 U- w8 T3 f% F7 w2 g- B难易程度:中上。
    , m  g2 r& ?2 e, _6 u: K1 t$ l' u5 c  l
    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。  a. |. f+ F% H2 [' ]$ z
    ; V' f) G, T/ u
    难易程度:难。3 L( T5 Q+ K, ?/ v% r9 F

    ) i; h* _* q2 S. f+ K' c9.       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。
    2 Z5 I( K! @7 p8 i/ T- c" Z+ q' {; W; V- J
    难易程度:难。
    % W" d, j  \* L2 ]! K) g7 |# B0 O; ~$ O- h9 k- J& S. a
    10.    Pattern Recognition And Machine Learning (http://book.douban.com/subject/2061116/) 经典中的经典。& l+ q+ j6 F+ i2 ^1 {4 o  X

    ( v  {9 x; y6 f11.    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。
    - F% `5 j  t- Z' q( P% n& \  S# }9 w/ A& y2 h2 ?$ T
    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。% W8 m+ q2 p3 T8 E( |8 \

    , u# @) a: o8 f# e/ G3 N: w/ F13.    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 U/ R# _# q" ^& {1 H6 H# j2 Q+ X
    $ V6 I) M6 ]+ ?4 P: V
    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。
    * N8 u/ ]3 Y: K7 g4 N) g) \. U) Z8 `% K2 b
    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。
    * _- F1 t4 s9 r  R1 V  b% g% G& G, k, k9 ~
    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。, {; F+ d; i' J% H

    5 _$ X/ s  d% |8 Z6 S- }) L17.    Introduction to Semi-Supervised Learning (http://book.douban.com/subject/3916225/) 半监督学习必读必看的书。* Z2 b) E! \, @

    ' E! T; X: o4 L+ r" i2 t18.    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!( x6 \$ S, J( p7 C% ]" V! @' D
    1 |: N# {( O  c& I1 |) X$ E
    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。: B  |0 t; V+ M: H

    " B5 @& e% t/ v+ [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。
    5 i: M, T1 ?7 \5 P; ?% R' `
    ) [5 B2 v( L: d* a4 `9 _" x0 R, d3 g21.    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!
    1 c; s  C" K$ Y  S( D
    + q  L4 f0 q6 Y  n22.    Bad Data Handbook (http://book.douban.com/subject/11549309/) 很好玩的书,作者的角度很不同。. ?6 o. P; j' Q" r4 c2 D
    zan
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    一米阳光的ta 发表于 2014-5-17 12:16 - N4 t% ^* B+ Q' M9 i
    必须赞啊。。。
    , v4 p6 v, z; `9 R1 x
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