
有哪些「数据挖掘」和「数据分析」方面的书籍值得推荐
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入门读物:
1、 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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、Python for Data Analysis : 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!
6、Bad Data Handbook :很好玩的书,作者的角度很不同。
适合入门的教程:
1、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。
2、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已经翻译这本书了 。
3、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!
4、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。
5、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。
6、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。
1、 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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、Python for Data Analysis : 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!
6、Bad Data Handbook :很好玩的书,作者的角度很不同。
适合入门的教程:
1、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。
2、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已经翻译这本书了 。
3、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!
4、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。
5、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。
6、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。
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