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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(lǐng)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(chǔ)
。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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