首页
查找话题
首页
在数据分析、挖掘方面,有哪些好书值得推荐?
在数据分析、挖掘方面,有哪些好书值得推荐? 第1页
1
xiaozhibo 网友的相关建议:
机器学习 (豆瓣)
把这本书放在下面所有的推荐之上。
入门读物:
深入浅出数据分析 (豆瓣)
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 (豆瓣)
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 (豆瓣)
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 (豆瓣)
这本书非常棒啦,入门读起来很不错!
数据分析:
SciPy and NumPy (豆瓣)
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。
Python for Data Analysis (豆瓣)
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 (豆瓣)
很好玩的书,作者的角度很不同。
适合入门的教程:
集体智慧编程 (豆瓣)
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 (豆瓣)
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 (豆瓣)
虽然是英文的,但是由于写得很简单,比较理解,又有 Python 代码跟着,辅助理解。
数据挖掘导论 (豆瓣)
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。难易程度:中上。
Machine Learning for Hackers (豆瓣)
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。
稍微专业些的:
Introduction to Semi-Supervised Learning (豆瓣)
半监督学习必读必看的书。
Learning to Rank for Information Retrieval (豆瓣)
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 (豆瓣)
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。
推荐系统实践 (豆瓣)
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 (豆瓣)
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。
Natural Language Processing with Python (豆瓣)
NLP 经典,其实主要是讲 NLTK 这个包,但是啊,NLTK 这个包几乎涵盖了 NLP 的很多内容了啊!
机器学习教材:
The Elements of Statistical Learning (豆瓣)
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 (豆瓣)
李航老师的扛鼎之作,强烈推荐。难易程度:难。
Machine Learning (豆瓣)
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。
Machine Learning (豆瓣)
这书和上面的书不是一本!这书叫:Machine Learning: An Algorithmic Perspective 之前做过我带的研究生教材,由于配有代码,所以理解起来比较容易。
Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
经典中的经典。
Bayesian Reasoning and Machine Learning (豆瓣)
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。
Probabilistic Graphical Models (豆瓣)
鸿篇巨制,这书谁要是读完了告诉我一声。
Convex Optimization (豆瓣)
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。
在数据分析、挖掘方面,有哪些好书值得推荐? 的其他答案 点击这里
1
相关话题
职场中单纯就是蠢吗?
如何分析找出知乎的潜在的热门问题?
你知道哪些职场上和业务中的阴招、狠招?以及如何应对?
人工智能和自动控制能在一起擦出什么样的火花?
能否把一个人的所有物理数据输入在一个模型里,然后计算他接下来的状态变化?
如何看待文章《卖保险返贫的年轻人》?
如何走通企业数智化落地的“最后一公里”,让无人工厂不再纸上谈兵?
苹果公司允许员工公开讨论工资和工作环境,称其达到同工同酬的目标,如何看待这一规定?
目前的人工智能离可以自己给自己写代码编程还有多远?
美本本校AI直博概率大吗?
前一个讨论
机器学习,数据挖掘在研究生阶段大概要学些什么?
下一个讨论
2019年,计算机视觉领域,你推荐哪些综述性的文章?
相关的话题
为什么资本家不研究如何让工人像玩游戏一样工作成瘾?
程序员如何建立自己的技能库(知识库)?
如何评价 7 月 31 日一流科技开源的深度学习框架 OneFlow?
领导要重用年轻人,老员工该怎么做?
大数据是不是泡沫?
如何高效地开会?
为什么「金三银四」在 2022 消失了呢?
为什么这么多人想进入体制内?
人工智能要有自主意识有创造力,才能全面超越人类,这个时候人工智能才可怕,这话对吗?
如何激怒一位自动化学科爱好者?
如何看待蛋壳公寓员工集体讨薪:被迫无奈发起劳动仲裁,工作地在上海,社保却交在深圳?
新晋管理者,如何同其他之前平级现在却成为下属的人相处?
中国大陆有哪些工作环境很赞的互联网公司?
云米在米粉节发布一系列黑科技新品,值得米粉们期待吗?
生活或工作中有哪些小是小非,其实只不过是尊严之争?
人社部正研究具体延迟退休改革方案,你有哪些切实建议?
有没有给内向的人推荐的书籍?
有哪些给刚入职场的男生建议?
人工智能是否毁灭人类?
公司大多数人都在摸鱼怎么办?工作的事推三阻四,与工作无关的一个比一个积极?
领导一般喜欢什么样的人?
如何看待张潼老师从腾讯离职?
如何评价 CVPR 2020的论文接收结果?有哪些亮点论文?
如何看待 ICLR2021 的拒稿被评为 ACL2021 的 Best Paper?
为什么人工智能在围棋上几乎击败全人类,仍然不能完全解决交易问题?
如果将来想要造一个三次元人工智能美少女,需不需要很多生物知识?
会有人欣赏不会说话不会处事但做事认真的人吗?
酒店回应女子穿和服做核酸「店内有规定工作服不能外穿」,工作服不能外穿规定合理吗?
手里有多少闲钱,你就不当工薪族了?
为什么中国互联网加班这么严重还是干不过美国?是程序员素质区别还是环境原因?
服务条款
联系我们
关于我们
隐私政策
© 2025-04-28 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2025-04-28 - tinynew.org. 保留所有权利