数据挖掘的好书_数据挖掘经典书籍

数据挖掘的好书_数据挖掘经典书籍数据挖掘入门读物:深入浅出数据分析这书挺简单的,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。难易程度:非常易。啤酒与尿布通过案例来说事情,而且是最经典的例子。难易程度:非常易。数据之美一本介绍性的书籍,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。难易程度:易。数学之美这本书非常棒啦,入门读起来很不错!数据分析:SciPyandNumPy这本书…

数据挖掘

入门读物:

深入浅出数据分析

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。难

易程度:非常易。

啤酒与尿布

通过案例来说事情,而且是最经典的例子。难易程度:非常易。

数据之美

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。难易程度:易。

数学之美

这本书非常棒啦,入门读起来很不错!

数据分析:

SciPy and NumPy

这本书可以归类为数据分析书吧,因为

numpy

scipy

真的是非常强大啊。

Python for Data Analysis

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!

Bad Data Handbook

很好玩的书,作者的角度很不同。

数据挖掘

适合入门的教程:

集体智慧编程

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。难易程度:中。

Machine Learning in Action

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,

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

(

豆瓣

)

。这本书本身质量就很高,王老师的翻译质量也很高。难易程度:

中。我带的研究生入门必看数目之一!

Building Machine Learning Systems with Python

虽然是英文的,但是由于写得很简单,比较理解,又

Python

代码跟着,辅助理解。

数据挖掘导论

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

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。难易程度:中上。

Machine Learning for Hackers

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

数据挖掘

稍微专业些的:

Introduction to Semi-Supervised Learning

半监督学习必读必看的书。

Learning to Rank for Information Retrieval

微软亚院刘铁岩老师关于

LTR

的著作,啥都不说了,推荐!

Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing

李航老师关于

LTR

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。

推荐系统实践

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。

Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference

这个是

Jordan

老爷子和他的得意

门徒

Martin J Wainwright

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。

Natural Language Processing with Python NLP

经典,

其实主要是讲

NLTK

这个包,

但是啊,

NLTK

个包几乎涵盖了

NLP

的很多内容了啊!

数据挖掘

机器学习教材:

The Elements of Statistical Learning

这本书有对应的中文版:统计学习基础

(

豆瓣

)

。书中配有

R

包,

非常赞!可以参照着代码学习算法。

统计学习方法

李航老师的扛鼎之作,强烈推荐。难易程度:难。

Machine Learning

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。

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