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数据分析入门

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发表于 2015-4-30 18:20:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
汉枫LPB120模块
入门读物:
  • 深入浅出数据分析 (豆瓣) 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 (豆瓣) 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 (豆瓣) 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 (豆瓣) 这本书非常棒啦,入门读起来很不错!
数据分析:
适合入门的教程:
  • 集体智慧编程 (豆瓣) 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 (豆瓣) 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(微博: 王斌_ICTIR)已经翻译这本书了 机器学习实战 (豆瓣)。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 (豆瓣) 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 (豆瓣) 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。
  • Machine Learning for Hackers (豆瓣) 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。

稍微专业些的:

机器学习教材:

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发表于 2015-4-30 18:25:08 | 显示全部楼层
顶,正在努力学习中

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发表于 2015-5-3 17:01:25 | 显示全部楼层
谢谢分享学习一下
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