本文推荐了一系列关于机器学习和数据挖掘的书籍，包括适合入门的读物如《深入浅出数据分析》和《啤酒与尿布》，数据分析书籍如《Python for Data Analysis》，以及专业教程如《统计学习方法》和《Pattern Recognition And Machine Learning》。同时，还提到了一些实用的Python教程和项目实践，如《Machine Learning in Action》和Kaggle比赛。
1. 适合入门的读物：
《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！
2. 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！
《Bad Data Handbook》很好玩的书，作者的角度很不同。
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