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    1. 數(shù)據(jù)分析、挖掘的好書求

      時間:2022-07-10 19:43:38 其他 我要投稿
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      數(shù)據(jù)分析、挖掘的好書求推薦

      1 深入淺出數(shù)據(jù)分析

      這書挺簡單的,基本的內(nèi)容都涉及了,說得也比較清楚,最后談到了R是大加分。難易程度:非常易。

      2 啤酒與尿布

      通過案例來說事情,而且是最經(jīng)典的例子。難易程度:非常易。

      3 數(shù)據(jù)之美

      一本介紹性的書籍,每章都解決一個具體的問題,甚至還有代碼,對理解數(shù)據(jù)分析的應用領域和做法非常有幫助。難易程度:易。

      4 集體智慧編程

      學習數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習人員應該仔細閱讀的第一本書。作者通過實際例子介紹了機器學習和數(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

      用人話把復雜難懂的機器學習算法解釋清楚了,其中有零星的數(shù)學公式,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已經(jīng)翻譯這本書了

      6 機器學習實戰(zhàn)

      這本書本身質(zhì)量就很高,王老師的翻譯質(zhì)量也很高。難易程度:中。

      7 系統(tǒng)實踐

      這本書不用說了,研究推薦系統(tǒng)必須要讀的書,而且是第一本要讀的書。難難易程度:中上。

      8數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?/p>

      最近幾年數(shù)據(jù)挖掘教材中比較好的一本書,被美國諸多大學的數(shù)據(jù)挖掘課作為教材,沒有推薦Jiawei Han老師的那本書,因為個人覺得那本書對于初學者來說不太容易讀懂。難易程度:中上。

      9The Elements of Statistical Learning

      這本書有對應的中文版:

      10統(tǒng)計學習基礎

      。書中配有R包,非常贊!可以參照著代碼學習算法。難易程度:難。

      11統(tǒng)計學習方法

      李航老師的扛鼎之作,強烈推薦。難易程度:難。

      12Pattern Recognition And Machine Learning

      經(jīng)典中的經(jīng)典。難易程度:難。


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