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Data Mining

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狂热的爱好者 学生认证  发表于 2014-7-5 18:37:36 |显示全部楼层
本帖最后由 狂热的爱好者 于 2014-7-10 20:34 编辑

更多好资料,可以关注我哦

————————————————————————————————————————————————————————— —

各位想学数据分析与数据挖掘却不知道怎么着手学习的人有福啦!

本文选自一个机器学习博士研究生的推介书单,

大家可以按照自己的水平,一步步学习啦~~~

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!
      下载地址深入浅出数据分析啤酒与尿布数据之美数学之美

数据分析:


  • SciPy and NumPy 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 作者是 Pandas 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。
       下载地址SciPy and NumPyPython for Data AnalysisBad Data Handbook

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,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(微博: 王斌_ICTIR)已经翻译这本书了 机器学习实战 。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,又有 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 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。
       下载地址集体智慧编程+源代码Machine Learning in ActionBuilding Machine Learning Systems with Python、                            数据挖掘导论Machine Learning for Hackers

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 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 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 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 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!
   下载地址Introduction to Semi-Supervised LearningLearning to Rank for Information Retrieval、                           Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Proces推荐系统实践

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 。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。
  • Machine Learning 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 经典中的经典。
  • Bayesian Reasoning and Machine Learning 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 鸿篇巨制,这书谁要是读完了告诉我一声。
  • Convex Optimization 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。
    下载地址The Elements of Statistical Learning统计学习方法Machine Learning: An Algorithmic Perspective
                            Pattern Recognition and Machine Learning+答案Bayesian Reasoning and Machine Learning、                                                   Probabilistic Graphical ModelsConvexity and Optimization



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LIXUANHANK 学生认证  发表于 2014-7-5 18:40:34 |显示全部楼层

回帖奖励 +10

沙发!
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MiracleYX 发表于 2014-7-5 18:49:43 |显示全部楼层

回帖奖励 +10

顶一个~~
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狂热的爱好者 学生认证  发表于 2014-7-5 18:50:33 |显示全部楼层
本帖最后由 狂热的爱好者 于 2017-8-25 15:18 编辑

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Wenleicest 发表于 2014-7-5 18:52:13 |显示全部楼层
留名,有用啊~~~~~~
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狂热的爱好者 学生认证  发表于 2014-7-5 18:56:28 |显示全部楼层
顶顶顶~~~
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book992008 在职认证  发表于 2014-7-5 19:12:06 |显示全部楼层
顶起!!
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acctoftony 发表于 2014-7-5 19:12:54 |显示全部楼层
谢谢楼主,。
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离歌レ笑 发表于 2014-7-5 19:16:51 |显示全部楼层

回帖奖励 +10

支持!
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狂热的爱好者 学生认证  发表于 2014-7-5 19:31:48 |显示全部楼层
离歌レ笑 发表于 2014-7-5 19:16
支持!
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