数据分析、挖掘的好书推荐——干货分享

chengshiyu

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 V3 @9 O9 V' A' P5 P3 L  C' ^3 K1. 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。

2 }! x' P  X2 L( N$ Y: D# W难易程度：非常易。

! Y. z1 Q6 D, m3 a% t4 D2.       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。
) p+ a. C, }. }6 T
, b* A' d  g) _难易程度：非常易。
* P9 O! g2 y( T+ N- |
! y* l! \% [; k7 ~" c/ a: ^8 n  O3.       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。

9 j8 e, D/ D( Q* W1 m难易程度：易。

! I. r7 s! [$ L# [) H9 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。

$ ~3 p" s2 D& o6 M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。

2 o5 ~+ R* {" h& r* ~难易程度：中。

, ^9 O& m! T& {5 ?# q% }0 V6.       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。

难易程度：中上。

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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$ p* U, |# ^9 L4 X+ e难易程度：中上。

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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. L9 G  x* {( w2 ^3 y9.       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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难易程度：难。
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10.    Pattern Recognition And Machine Learning (http://book.douban.com/subject/2061116/) 经典中的经典。
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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。

5 {" l, L/ B# _, 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。
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% Q# C; u1 U! w$ C1 \. e+ F, D8 t13.    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。

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。
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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。
. d- G( j. }: E+ U
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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9 x: i/ J# @- q6 J17.    Introduction to Semi-Supervised Learning (http://book.douban.com/subject/3916225/) 半监督学习必读必看的书。

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！

% @5 j- X; I/ I; ?3 q# w+ Q0 G19.    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。
7 S2 p0 Z0 s' u0 N7 r. H( K( R$ e
/ {+ z$ ?& c7 z6 P& ]/ T: G20.    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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6 b; F% Y7 M7 u$ i% L, A21.    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！

3 n$ Q) m/ l+ z22.    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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秋枫舞

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chengshiyu

一米阳光的ta 发表于 2014-5-17 12:16
必须赞啊。。。

+ d+ p1 r! V- l+ b

chengshiyu

gancm 发表于 2014-5-15 15:32
这个很赞！！！！

8 b/ w$ S5 b  }6 J

一米阳光的ta

谢谢分享啦。。。

一米阳光的ta

必须赞啊。。。

gancm

这个很赞！！！！

chengshiyu

chb2012 发表于 2014-5-7 23:06
$ U7 a; n/ w+ |; S. Q赞

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chb2012

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