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2016-06-14
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你應該知道，這里是 DataOnFocus；而我們在這里很樂意分享一些信息，尤其是數(shù)據科學及其相關學科的信息。然而，什么樣的方式是學習一個具體課題的最好的方法呢？看這方面的書籍，并且從你獲得的新的知識中進行實踐。


什么方法比你通過讀一本講述一個你感興趣的學科的高質量的書籍來豐富你的知識面呢？那就是，閱讀一些免費書籍。所以，我們在這里做了一些工作，并創(chuàng)建了一個史無前例的免費書籍列表，它們涉及相關的數(shù)據科學學科，而你能從中學到很多，并且能成為一名專家。你需要注意的是，這些書籍所涉及到的學科是相關復雜的，一些甚至需要前面所閱讀過的書籍里的一些知識為基礎的。

這些書籍的資源是以PDF格式存放的（由于原文給出的部分跳轉鏈接錯誤，無法直接跳轉到免費下載頁面，所以本文中不再提供鏈接，如果需要，建議自行搜索，編者注），其中，有很多都是經典的數(shù)據挖掘、機器學習、預測分析和大數(shù)據方面的書籍。這些參考書以各種不同的方式來講解某一學科的內容。其中，有一些東西是實踐型的，其它一些是編程范疇的，并且有很多都涉及到相關的理論和概念。我們這個清單就是向讀者們提供一些從特定視角解讀某一學科的內容，并保證哪些書適合你閱讀和滿足你的學習需求。

1.An Introduction to Statistical Learning： with Applications in R
http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Fourth%20Printing.pdf

這是一本基于大型數(shù)據集里包含的相關信息進行統(tǒng)計學概述的書。這種數(shù)據的探索性方法討論了如何用R語言編程的方法使之實現(xiàn)。

2.Data Science for Business： What you need to know about data mining and data-analytic thinking

一本關于數(shù)據科學法則和理論的導論書籍，解釋了一些必要的分析思維來解答一些相關的問題。它闡述了用各種方法來實現(xiàn)從數(shù)據中挖掘知識的過程。

3.Modeling With Data
http://modelingwithdata.org/about_the_book.html

這本書主要集中于如何應用數(shù)據解決分析問題，尤其是向你解釋了如何運用相關理論知識來創(chuàng)建用于探索探索大型數(shù)據集里的相關信息。

4.Big Data， Data Mining， and Machine Learning： Value Creation for Business Leaders and Practitioners

在這個資源里，大數(shù)據的實際得到了相關的探索，并從市場的角度來闡述其中所產生的利益。

5.Data Mining： Practical Machine Learning Tools and Techniques

完全置身于機器學習工具的實際應用中，因此，這是一本實用的書，它給你提供一些相關的知識和能力來掌握機器學習的整個過程。

6.Machine Learning – Wikipedia Guide

維基百科是一個很好的資源庫，它把很多機器學習的內容整合到一個例子中，而它就是一個有用的和完整的向導。

7.Data Mining and Analysis： Fundamental Concepts and Algorithms

這里涵蓋了很多探索性數(shù)據挖掘算法和機器學習的過程，而這些探索由一些統(tǒng)計分析方法實現(xiàn)。

8.Mining the Social Web： Data Mining Facebook， Twitter， LinkedIn， Google+， GitHub， and More

這本書介紹了社交網絡數(shù)據的探索。從社交網絡應用中抓取相關數(shù)據，而這個資源則關注如何進行這方面的操作，并且如何實現(xiàn)數(shù)據的可視化操作。

9.Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers

這本書講解了如何用擁有強大功能的貝葉斯網絡來解決一些復雜的問題，它也討論了如何用Python語言進行相關的編程來實現(xiàn)它。

10.Data Mining Techniques： For Marketing， Sales， and Customer Relationship Management

一本數(shù)據挖掘類書籍，它尤其側重于講解市場何商業(yè)的管理。這本書提供很多經典的實例來幫助你理解如何在實際應用中運用這些方法。

11.Inductive Logic Programming Techniques and Applications

一本經典的書籍，講述了如何對一些經典的理論和實際信息進行編程，其中，還引用到一些重要的工具。

12.The Elements of Statistical Learning： Data Mining， Inference， and Prediction， Second Edition

這是一本概念性的書籍，它以從一個統(tǒng)計觀點的角度來講解數(shù)據挖掘和其預測的內容。它也包含了很多機器學習的內容。

13.An Introduction to Data Science

這是一個適合初學者的資源，它由美國一個大學的教授運作，并提供了很多關于數(shù)據科學的重要概念。

14.Mining of Massive Datasets

這本書側重于提供一些必要的工具和知識講解，從數(shù)據集中進行管理、操作和消耗大量信息的相關內容。

15.A Programmer’s Guide to Data Mining

它以程序員的角度來教導程序員如何理解數(shù)據挖掘的概念。它提供了一些親身經歷過的問題來練習和測試這本在線數(shù)據里所學到的知識。

16.Data Mining with Rattle and R： The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery

這本書的目的就是給你提供很多數(shù)據操作方面的知識。它聚焦于Rattle和R語言的工具包來展現(xiàn)這些方法的具體實施方法。

17.Reinforcement Learning： An introduction

它通過一些方法和手段來強化學習主題，同時也對很多相關的重要實例進行講解。

18.Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)

這本書基于貝葉斯網絡的觀點來展示多種識別模式進行相關的識別操作。這里，很多機器學習的概念已經被探討過，并已經實例化了。

19.Machine Learning， Neural and Statistical Classification

一本好的經典統(tǒng)計學習方法，技術和其它一些涉及機器學習的問題的書籍。

20.Information Theory， Inference， and Learning Algorithms

這本書通過一個有趣的途徑來介紹信息論，同時把推理和學習過程結合起來進行講解。這本書教了很多數(shù)據挖掘的方法，在它和信息論之間構建了一座橋梁。

21.Predictive Analytics： The Power to Predict Who Will Click， Buy， Lie， or Die

一本好的預測分析書籍，它提供了一些相關概念的見解。除此之外，它還把相關的理論結合在一起進行講解。

22.Introduction to Machine Learning

一本簡單，卻又非常重要的書籍，其目的就在于引導每一個人來學習機器學習。

23.Data Mining and Business Analytics with R

另一本以R語言為基礎的書籍來概述信息的探索、轉換和儲存的整個過程和相關操作。

24.Machine Learning

一本完整的書，介紹了機器學習中一些特別的和有用的方法。

25.Think Bayes， Bayesian Statistics Made Simple

通過Python語言編程來來實現(xiàn)貝葉斯統(tǒng)計方法，而這些方法則應用于解決實際問題并對此進行模擬。

26.Bayesian Reasoning and Machine Learning

另一本貝葉斯參考書籍，它側重于機器學習算法機器過程的運用，是一個便捷的資源，并且，你能從中很好的學習里面的內容。

27.Gaussian Processes for Machine Learning

這是一本理論性的書籍，它講解了基于概率高斯過程的機器學習算法。這本書介紹了監(jiān)督學習問題，并描述了與機器學習相關的模型和解決方案。

希望你能享用我的這一個免費的數(shù)據挖掘、機器學習資源的書單。我們希望的則是你能從這里挑選出最適合你的書籍進行閱讀，并提升你關于數(shù)據科學概念的知識水平。

原文鏈接：：http：//www.dataonfocus.com/21-free-data-mining-books/

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