数据分析与挖掘书单推荐，绝对值得一看！(附下载地址)-经管之家官网！

• 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！
  

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 Models、Convexity and Optimization

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