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TA的每日心情 怒 2016-4-14 15:44
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[LV.7]常住居民III
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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!2 I0 y( U: p. `
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。; W4 d2 D+ e- L& k* S
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难易程度:非常易。+ {6 N& M8 o4 l- W$ X
& S E9 h8 c- I. n* ?- b5 } 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。
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难易程度:非常易。" X; \: A7 l7 s3 o7 h9 W( \5 F- R+ O
, ~3 U0 O3 G6 H1 u1 V 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。
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8 y1 [ P, l; G8 Z+ {; j 难易程度:易。
2 F4 i( Y5 E* |- |4 U- i! I , m) ~8 W) R+ U! o+ [
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。
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8 j" J! d5 m j; v 难易程度:中。
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& _. X* ]% C0 x/ _$ p( U4 ^ ? 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。
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. j: o- a" u+ y5 L; w! x- u 难易程度:中。
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( ?* V+ z. H: v/ t 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。+ s" c0 H/ q# b; J/ k8 s4 e8 s1 H% Q
/ J4 `. K+ y8 M; n+ k; O 难易程度:中上。2 e4 F" {$ C& c% S7 f8 N
4 P+ L/ _9 `0 }! \ t6 [: c 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。8 ~/ A6 G) Q# R$ G! t$ V3 S3 ]8 `
1 [5 O9 q% N" U" K 难易程度:中上。
; W& J( [* R6 h( w" X4 y4 l ; j- x$ _7 V; }/ X- m
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。$ k* I2 I' W: ^
7 d4 r5 L5 r, |2 R5 m, D 难易程度:难。: {# J& H9 m2 {
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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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难易程度:难。 6 \( v2 n; u% w; {. [1 ]4 n
* V" u% Z3 j1 }4 k 10. Pattern Recognition And Machine Learning (http://book.douban.com/subject/2061116/ ) 经典中的经典。/ m5 x: J# q0 E7 f8 e2 \/ Q h. g
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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。$ w5 l2 B6 @5 b; d6 j* M6 ~
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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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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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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。2 H2 g% @+ V5 g( r2 i, D) h
1 ]$ o5 v+ q2 U4 F6 Z: {5 j 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。
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8 {4 }' g- w# B9 z4 i- q2 p; k) B 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。3 w8 Q( Q/ i, S6 h8 S
/ F2 o' O& n0 v' G! k 17. Introduction to Semi-Supervised Learning (http://book.douban.com/subject/3916225/ ) 半监督学习必读必看的书。+ X! x6 G5 u& J* ]1 `2 o
; i/ v( s ~% ?; d: @6 c 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!6 _+ H' N, j4 i3 w
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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: Q) l9 |+ t+ t
; h4 _/ A7 p1 Y9 d7 y 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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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!! ^( A5 @% b( @
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22. 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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