数据挖掘书籍

顶级的机器学习和数据挖掘书籍--在这篇评论中,我们从100本机器学习和数据挖掘的书中收集了各种要素(例如在线评论/评级,涵盖的主题,作者在行业内的权威性,价格,等等).我们用这些要素来计算出每本书的质量评分,并列出了个人读过的一些机器语言/数据挖掘/自然语言处理的书籍. 买家会喜欢我们的列表,因为它是根据数据处理得出的,非常客观.读者应该注意到这里列出的所有书籍是从100本在售书籍中精选出来的优秀书籍,质量极高.让我们看看列表吧: 1.统计学习导论:在R中的应用 61.36美元 质量评分:10/

数据化运营的概念随着大数据时代的到来被炒得越来越火热,提到数据分析.数据运营让很多产品经理.运营新人觉得瞬间高大上很多.随着数据概念的火热,如增长黑客.GrowingIO等一系列的数据分析指导产品增长的书籍.产品变得越来越受人追捧. 对于互联网行业来说,无论是产品经理还是运营,都需要具备一定的数据运营能力,本文将帮助没有数据化思维的小伙伴搭建基础的数据化运营体系. 本文会按照上图中的数据化运营业务流程进行分析,从明确目标.数据指标制定.数据获取.数据分析.形成策略.验证优化这六个方面来搭建数据化

转自:http://www.52nlp.cn/resources 这里提供一些52nlp博客的一些系列文章以及收集的自然语言处理相关书籍及其他资源的下载,陆续整理中!如有不妥,我会做删除处理! 特别推荐系列: 1.HMM学习最佳范例全文文档,百度网盘链接: http://pan.baidu.com/s/1pJoMA2B 密码: f7az 2.无约束最优化全文文档 -by @朱鉴 ,百度网盘链接:链接: http://pan.baidu.com/s/1hqEJtT6 密码: qng0 3.PYTH

http://www.52nlp.cn/resources 资源 这里提供一些52nlp博客的一些系列文章以及收集的自然语言处理相关书籍及其他资源的下载,陆续整理中!如有不妥,我会做删除处理! 特别推荐系列:1.HMM学习最佳范例全文文档,百度网盘链接: http://pan.baidu.com/s/1pJoMA2B 密码: f7az 2.无约束最优化全文文档 -by @朱鉴 ,百度网盘链接:链接:http://pan.baidu.com/s/1hqEJtT6 密码: qng0 3.PYTHON

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: SciPy and NumPy (豆瓣) 这本书可以归类为数据分析书吧,因为nump

相信我,你会喜欢他 这是一本用于学习基本数据挖掘知识的书籍.大部分关于数据挖掘的书籍都着重于讲解理论知识,难以理解,让人望而却步.不要误会,这些理论知识还是非常重要的.但如果你是一名程序员,想对数据挖掘做一些了解,一定会需要一本面向初学者的入门书籍.这就是撰写本书的初衷. 这本指南采用"边学边做"的方式编写,因此在阅读本书时,我强烈建议您动手实践每一章结束提供的练习题和实验题,使用书中的Python脚本将其运行起来.书中有一系列展示数据挖掘技术的实例,因此在阅读完本书后,你就能掌握这些

1.要用python做数据分析,先得对python语言熟悉,推荐一本入门书 :笨方法学python (learn python the hard way),这本书用非常有趣的讲述方式介绍了python的基本语法,非常适合非计算机专业作为入门书来看. 2.用python做数据分析的话,推荐用 anaconda,地址https://www.anaconda.com/download/  ,可以根据需要选择版本 3.后面需要添加各种包的时候,在开始-所有程序,打开Anaconda prompt,输入

第一章1.数据仓库技术:1.数据清理 2.数据集成 3.联机分析处理2.数据挖掘(知识发现)过程P5详见图 1.数据清理 2.数据集成 3.数据选择 4.数据变换 5.数据挖掘 6.模式评估 7.知识表示3.大数据的特点: 1.量大 2.种类多 3.处理速度快 4价值密度低 5.复杂性4.类与概念描述方法过程: 1.数据特征化 2.数据区分 3.数据特征化和区分5.分类如何提供导出的模型: 导出的模型可以多种形式表示:分类规则.决策树.数学公式或神经网络6.一个模型是有趣的: 1.易于被人理解

贴上671coder的一篇帖子 : 原址见 :http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/37904611 前言 事实上有许多的途径可以了解机器学习,也有许多的资源例如书籍.公开课等可为所用,一些相关的比赛和工具也是你了解这个领域的好帮手.本文我将围绕这个话题,给出一些总结性的认识,并为你由程序员到机器学习高手的蜕变旅程中提供一些学习指引. 机器学习的四个层次 根据能力可以将学习过程分成四个阶段.这也是一个有助于我们将所有学习资源进行分类的好