總結(jié)一下我讀過的機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘/數(shù)據(jù)分析方面的書，有的適合入門，有的適合進(jìn)階，沒有按照層次排列，先總結(jié)一下，等總結(jié)的差不多了再根據(jù)入門--->進(jìn)階分塊寫。下面列的書基本上我寫的都是讀完過的，不然不敢寫，怕誤人子弟? = =，持續(xù)更新ing~
數(shù)據(jù)分析
實(shí)習(xí)的時(shí)候只會(huì)Matlab，公司小，沒錢買正版，所以領(lǐng)導(dǎo)要我兩星期把R學(xué)會(huì)，當(dāng)時(shí)看的有這些書
評(píng)價(jià)：很好的入門書，從安裝、入門、基本的統(tǒng)計(jì)分析，作圖命令，以及常見的分類、回歸、降維等方法都有寫
推薦指數(shù)：五顆星
2.數(shù)據(jù)分析-R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn)
評(píng)價(jià)：專門用R語(yǔ)言寫的數(shù)據(jù)分析的書，掌握R的基礎(chǔ)后可以看看，側(cè)重?cái)?shù)據(jù)分析的基本方法，介紹了一些常見的分析方法，比較基礎(chǔ)。
推薦指數(shù)：四星半
評(píng)價(jià)：外國(guó)人寫的書，但是翻譯真的太爛了。而且內(nèi)容其實(shí)沒什么干貨啊，關(guān)于分位數(shù)、展布等這些概念直接找本統(tǒng)計(jì)學(xué)的教材看看吧。
推薦指數(shù)：三顆星
評(píng)價(jià)：在圖書館意外發(fā)現(xiàn)了這本好書，對(duì)于R中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和性能提升講的不錯(cuò)。
推薦指數(shù)：四顆星
5.利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
評(píng)價(jià)：這本書是pandas模塊的作者寫的書，一句話總結(jié)：Pandas使用手冊(cè)。如果用Python做數(shù)據(jù)分析，基本上Pandas是必不可少的包。
推薦指數(shù)：四顆星
數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)
4.大數(shù)據(jù)時(shí)代的R語(yǔ)言 數(shù)據(jù)挖掘：R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn)
評(píng)價(jià)：和上面的“數(shù)據(jù)分析-R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn)”好像是一個(gè)系列的，基本上常見的數(shù)據(jù)挖掘方法都介紹了，有理論有實(shí)例，適合入門。
推薦指數(shù)：四顆星
評(píng)價(jià)：入門書，理論多，好像是很多研究生學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的教材，很詳細(xì)，孟小峰老師的翻譯還是不錯(cuò)的，相對(duì)很多翻譯很爛的還是可以的。
推薦指數(shù)：四顆星
6.機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)
評(píng)價(jià)：Python寫的，沒有Python基礎(chǔ)的話還是先學(xué)學(xué)Python吧，基本上都是實(shí)例為主，代碼很詳細(xì)，講的也很通俗易懂，github上可以下載代碼
推薦指數(shù)：五顆星
7.集體智慧編程
評(píng)價(jià)：和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)一起看的，也基本上都是實(shí)例，翻譯的也可以，比“探索性數(shù)據(jù)分析”的翻譯好多了??！有代碼，可以實(shí)操，基本上真正掌握了可以應(yīng)對(duì)一般的數(shù)據(jù)挖掘的需求了。
推薦指數(shù)：五顆星
評(píng)價(jià)：李航博士寫的機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，講的算是比較詳細(xì)了，對(duì)于有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的還是很好理解的，如果沒有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，可以先看看數(shù)分高代凸優(yōu)化之類的書再看。適合有一定基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)。
推薦指數(shù)：五顆星
評(píng)價(jià)：看名字就知道是講推薦系統(tǒng)的，對(duì)于不知道推薦系統(tǒng)是啥的可以好好看看，看完基本上了解推薦系統(tǒng)的大概框架和流程，也有一些例子，但是每個(gè)例子以及理論都講的很淺，沒有深入，只適合入門。
推薦指數(shù)：四顆星
評(píng)價(jià)：實(shí)習(xí)的同事本科時(shí)上課的教材，也是一部大巨頭啊，外國(guó)人寫的書，很通俗易懂，非常非常詳細(xì)。
推薦指數(shù)：四顆星
今天先寫到這兒吧，基本上都是一些入門書，還有一些在印象筆記里，回去再總結(jié)。下次寫看過的hadoop/Python/Spark的書，以及一些比較不錯(cuò)的論文。
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評(píng)價(jià)：8.4/10,很薄的一本書，主要介紹的Spark的基本語(yǔ)法命令之類的，適合快速入門，Learning Spark的中文版
推薦指數(shù)：五顆星
評(píng)價(jià)：豆瓣上評(píng)價(jià)很少，但是我買回來看了以后發(fā)現(xiàn)還是不錯(cuò)的，基本上從分類，聚類，推薦，征信這幾塊都有實(shí)例講解，比較詳細(xì)，看的也很快，上手不錯(cuò)。
推薦指數(shù)：五顆星
評(píng)價(jià)：7.8/10,很厚，Hadoop講的很深，不太適合入門，適合做數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的人看，數(shù)據(jù)挖掘的可以先看看hadoop實(shí)戰(zhàn)
推薦指數(shù)：三顆星
評(píng)價(jià)：7.0/10,我看的是國(guó)內(nèi)的一個(gè)教授寫的，并不是“Hadoop in anction”的中文譯本，這個(gè)寫的很淺，適合入門，但是感覺還是Hadoop in action寫的好一些
推薦指數(shù)：三星半
15.Hive編程指南
評(píng)價(jià)：7.4/10 ，講Hive操作的，講真，如果真的只想了解下hive怎么操作，可以不用看這本書，直接去搜一下hive編程命令集合就可以了，這本書比較適合ETL的人，如果只是數(shù)據(jù)挖掘入門入門的話可以暫時(shí)先不用看這本書。但是書本身講的還是很好的
推薦指數(shù)：四顆星
評(píng)價(jià)：7.4/10，本來只是去國(guó)圖偶然看到的一本書，但是看了幾章后覺得講的挺清晰，而且后面的實(shí)例講的挺好的，就去亞馬遜上買了kindle電子書，關(guān)聯(lián)規(guī)則和社群分析講的都挺不錯(cuò)的，看的特別快。
推薦指數(shù)：四顆星
17.R的極客理想工具篇
評(píng)價(jià)：7.5/10，作者是張丹，最開始是關(guān)注他的博客，寫的很清晰，步驟也很明確，對(duì)于學(xué)習(xí)R的人來說是個(gè)不錯(cuò)的學(xué)習(xí)地方。這本書后面幾張講的主要是R的性能、以及數(shù)據(jù)庫(kù)、hadoop、hive結(jié)合起來做的方法，值得一看。
推薦指數(shù)：四顆星
評(píng)價(jià)：8.4/10，不多說，入門Mysql必讀書，很薄的一本小冊(cè)子。
推薦指數(shù)：五顆星
19.高性能MySQL
評(píng)價(jià)：8.7/10,專業(yè)級(jí)的MySQL書籍，適合進(jìn)階，但是中文翻譯很爛，買英文版英文版英文版
推薦指數(shù)：兩顆星（還有三顆星給了英文版）
19.凸優(yōu)化
評(píng)價(jià)：9.4/10，很好的教材，而且很全，之前上數(shù)值分析這門課學(xué)的很多內(nèi)容都包含在里面了，機(jī)器學(xué)習(xí)的很多概念也可以在里面找到，讀完可以讓你更深入的理解機(jī)器學(xué)習(xí)，而不是僅僅只會(huì)套用包。
推薦指數(shù)：五顆星?。?/p>
20.Pattern Recognition and Machine Learning
評(píng)價(jià)：9.6/10，PRML是機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典教材啊，非常值得看！有人翻譯了中文版的，如果需要的話可以留言我把鏈接發(fā)出來~
推薦指數(shù)：五顆星
評(píng)價(jià)：8.8/10，做自然語(yǔ)言處理的入門書，書很厚，但是講的很多概念性的東西，卻一點(diǎn)也不覺得枯燥，唯一的缺點(diǎn)就是，大概因?yàn)槭墙?jīng)典教材類的書，所以實(shí)例比較少，有點(diǎn)像綜述，大而全，如果想實(shí)戰(zhàn)，可以看看Python寫的一本自然語(yǔ)言處理的書，nltk，忘記叫啥名了，想起來了貼上來
推薦指數(shù)：四顆星
再推薦幾本科普書，業(yè)余可以看看提升下興趣
1.從0到1
2.大數(shù)據(jù)時(shí)代
3.浪潮之巔
4.數(shù)學(xué)之美
5.數(shù)據(jù)之巔
還有其他的暫時(shí)想不起來了，下次再更新~
