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22本數(shù)據(jù)分析、挖掘的好書(shū)推薦—絕對(duì)干貨，不看后悔
2015-01-15
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22本數(shù)據(jù)分析、挖掘的好書(shū)推薦—絕對(duì)干貨，不看后悔


1. 深入淺出數(shù)據(jù)分析

這書(shū)挺簡(jiǎn)單的，基本的內(nèi)容都涉及了，說(shuō)得也比較清楚，最后談到了R是大加分。

難易程度：非常易。

2.啤酒與尿布

通過(guò)案例來(lái)說(shuō)事情，而且是最經(jīng)典的例子。

難易程度：非常易。

3.數(shù)據(jù)之美

一本介紹性的書(shū)籍，每章都解決一個(gè)具體的問(wèn)題，甚至還有代碼，對(duì)理解數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用領(lǐng)域和做法非常有幫助。

難易程度：易。

4.集體智慧編程

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)人員應(yīng)該仔細(xì)閱讀的第一本書(shū)。作者通過(guò)實(shí)際例子介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘中的算法，淺顯易懂，還有可執(zhí)行的Python代碼。

難易程度：中。

5.Machine Learning in Action

用人話把復(fù)雜難懂的機(jī)器學(xué)習(xí)算法解釋清楚了，其中有零星的數(shù)學(xué)公式，但是是以解釋清楚為目的的。而且有Python代碼，大贊！目前中科院的王斌老師（微博： @王斌_ICTIR）已經(jīng)翻譯這本書(shū)了 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) (豆瓣)。這本書(shū)本身質(zhì)量就很高，王老師的翻譯質(zhì)量也很高。

難易程度：中。

6.推薦系統(tǒng)實(shí)踐

這本書(shū)不用說(shuō)了，研究推薦系統(tǒng)必須要讀的書(shū)，而且是第一本要讀的書(shū)。

難易程度：中上。

7.數(shù)據(jù)挖掘導(dǎo)論

最近幾年數(shù)據(jù)挖掘教材中比較好的一本書(shū)，被美國(guó)諸多大學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘課作為教材，沒(méi)有推薦Jiawei Han老師的那本書(shū)，因?yàn)閭€(gè)人覺(jué)得那本書(shū)對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)不太容易讀懂。

難易程度：中上。

8.The Elements of Statistical Learning

這本書(shū)有對(duì)應(yīng)的中文版：統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ) (豆瓣)。書(shū)中配有R包，非常贊！可以參照著代碼學(xué)習(xí)算法。

難易程度：難。

9.統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法

李航老師的扛鼎之作，強(qiáng)烈推薦。

難易程度：難。

10.Pattern Recognition And Machine Learning

經(jīng)典中的經(jīng)典。

11.Machine Learning

去年出版的新書(shū)，作者Kevin Murrphy教授是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中年少有為的代表。這書(shū)是他的集大成之作，寫(xiě)完之后，就去Google了，產(chǎn)學(xué)研結(jié)合，沒(méi)有比這個(gè)更好的了。

12.Bayesian Reasoning and Machine Learning

看名字就知道了，徹徹底底的Bayesian學(xué)派的書(shū)，里面的內(nèi)容非常多，有一張圖將機(jī)器學(xué)習(xí)中設(shè)計(jì)算法的關(guān)系總結(jié)了一下，很棒。

13.Machine Learning for Hackers

也是通過(guò)實(shí)例講解機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用R實(shí)現(xiàn)的，可以一邊學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)一邊學(xué)習(xí)R。

14.Probabilistic Graphical Models

鴻篇巨制，這書(shū)誰(shuí)要是讀完了告訴我一聲。

15.Convex Optimization

凸優(yōu)化中最好的教材，沒(méi)有之一了。課程也非常棒，Stephen老師拿著紙一步一步推到，圖一點(diǎn)一點(diǎn)畫(huà)，太棒了。

16.Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference

這個(gè)是Jordan老爺子和他的得意門(mén)徒 Martin J Wainwright 在 Foundation of Machine Learning Research上的創(chuàng)刊號(hào)，可以免費(fèi)下載，比較難懂，但是一旦讀通了，graphical model的相關(guān)內(nèi)容就可以踏平了。

17.Introduction to Semi-Supervised Learning

半監(jiān)督學(xué)習(xí)必讀必看的書(shū)。

18.Learning to Rank for Information Retrieval

微軟亞院劉鐵巖老師關(guān)于LTR的著作，啥都不說(shuō)了，推薦！

19.Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing

李航老師關(guān)于LTR的書(shū)，也是當(dāng)時(shí)他在微軟亞院時(shí)候的書(shū)，可見(jiàn)微軟亞院對(duì)LTR的研究之深，貢獻(xiàn)之大。

20.SciPy and NumPy

這本書(shū)可以歸類為數(shù)據(jù)分析書(shū)吧，因?yàn)?a href='/map/numpy/' style='color:#000;font-size:inherit;'>numpy和scipy真的是非常強(qiáng)大啊。

21.Python for Data Analysis

作者是Pandas這個(gè)包的作者，看過(guò)他在Scipy會(huì)議上的演講，實(shí)例非常強(qiáng)，用pandas做數(shù)據(jù)分析！

22.Bad Data Handbook

很好玩的書(shū)，作者的角度很不同。

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