河北省建设厅网站工程师查询,外链生成,仿素材网站源码,昆明做一个公司网站多少费用强烈推荐#xff1a;《机器学习》 (西瓜书) 入门读物#xff1a; 《深入浅出数据分析》 这书挺简单的#xff0c;基本的内容都涉及了#xff0c;说得也比较清楚#xff0c;最后谈到了R是大加分。难易程度#xff1a;非常易。 《啤酒与尿布》 通过案例来说事情#xff0c…强烈推荐《机器学习》 (西瓜书) 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 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这个包的作者看过他在Scipy会议上的演讲实例非常强 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。 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。 《 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 (豆瓣)。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 (豆瓣) 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。 《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导图一点一点画太棒了转载于:https://www.cnblogs.com/alan-blog-TsingHua/p/10614107.html
