机器学习数据挖掘书单

最新推荐文章于 2021-12-29 12:07:24 发布
最新推荐文章于 2021-12-29 12:07:24 发布
阅读量608 收藏 1
点赞数
分类专栏： 机器学习算法 文章标签： 数据挖掘 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/christ1750/article/details/51118908
版权

机器学习实战
数据挖掘-实用机器学习技术
数据挖掘：概念与技术
统计学习基础 数据挖掘、推理与预测
机器学习
统计学习方法
机器学习导论
机器学习及其应用
模式分类
推荐系统实战
深入搜索引擎：海量信息的压缩、索引和查询
概率论与数理统计
大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理
web数据挖掘
数据之巅
深入浅出统计学
矩阵分析

数据挖掘与机器学习经典书目
DA Lover
12-10 1143
－－以前上《数据挖掘》课程，老师推荐的数据挖掘与机器学习的经典书目； －－读过下面的第3本，通俗易懂，个人认为是机器学习入门的一本很好的读本，内容主要包括：线性回归、分类、重抽样方法、线性模型选择与正则化、非线性模型、基于树的方法（决策树、装袋法、随即森林和提升法）、支持向量基、无指导学习。相对而言，书的主要内容还是讲述有指导学习的方法。 1. 《Pattern Recognition and...
机器学习和数据挖掘推荐书单及简介
asdasdasdasasd1111的博客
12-09 922
机器学习和数据挖掘推荐书单 有了这些书，再也不愁下了班没妹纸该咋办了。慢慢来，认真学，揭开机器学习和数据挖掘这一神秘的面纱吧！ 《机器学习实战》：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CAR
书单 | 数据挖掘，你不应该错过的六本书
优快云人工智能头条
06-17 563
来源 | 微软研究院AI头条不久前我们推出的《推荐算法不够精准？让知识图谱来解决》以及《如何将知识图谱特征学习应用到推荐系统？》系列文章受到了同学们的广泛欢迎。大家对推荐...
机器学习和数据挖掘推荐书单
chongbei3993的博客
11-13 224
有了这些书，再也不愁下了班没妹纸该咋办了。慢慢来，认真学，揭开机器学习和数据挖掘这一神秘的面纱吧！ 《机器学习实战》 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、A...
大数据工程师、数据分析师和数据挖掘工程师，推荐看下这些书单
多智时代的博客
12-12 2641
     目前公司招聘和其他所了解到的大数据专业的工作内容，偏重方向和技术选型有所不同。就不同职业学习的书籍进行了分类推荐。 1. 大数据工程师       在互联网公司广泛招聘，偏平台业务方向，ETL和OLTP等，主要是基于Hadoop技术栈来处理大数据，算法要求不是特别高。      经典图书推荐：《Hadoop权威指南》《Hive编程指南》《Hbase权威指南》《大数据技术全解》、《大...
数据挖掘，数据分析好书
gundanseed的专栏
12-07 1244
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。 集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人
分享python+R+机器学习等电子资料书单.pdf
07-17
数据挖掘是使用算法从数据中发现模式的过程，涉及到统计学、机器学习、数据库等多领域的技术。 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机系统可以使用数据进行学习，提高预测或决策的准确性。Python在机器学习领域...
大数据挖掘数据分析数据科学家进修书单
04-15
### 大数据挖掘数据分析数据科学家进修书单 在当今数据驱动的时代背景下，成为一名优秀的大数据工程师、数据科学家或数据分析师是许多人的职业发展目标。要进入这些领域并取得成功，不仅需要扎实的理论基础，还需要...
机器学习博士研究生的推介书单.docx
05-16
1. 《集体智慧编程》：通过实际案例和Python代码介绍机器学习和数据挖掘算法，适合中等水平的学习者。 2. 《Machine Learning in Action》（中文版《机器学习实战》）：清晰地解释复杂的机器学习算法，适合中等水平...
机器学习的学习书单
哈士奇的狗窝
09-09 792
机器学习看了一些公开课，现在准备把仔细深入研究，就列下来需要的书单：（大部分是在知乎上找到的推荐） 数学基础方面：elements of statistical learning（这些书都有PDF版本，好赞啊） Introduction to Statistical Learning （这本书用到的数学推导不太多，用到R语言比较多）（先这本书吧） 机器学习编码：python/R/C++/ja
书单推荐 | 数据挖掘和统计科学自学十大必备读物
大数据文摘
09-25 5525
作者：Matthew Mayo编译：keiko，万如苑，松清波我们在这篇文章中推荐了10本学习机器学习和数据科学的书，让你的秋季阅读计划顺利扬帆起航。关键词：Books, Data Science, ebook, Free ebook, Machine Learning还有什么比免费的机器学习和数据科学读物更适合用来享受秋天的呢？下面的免费书单中从统计学基础知识，到机器学习的基本概念，再到更重点的
关于数据挖掘的几本书（转）
wondereamer的专栏
02-03 1070
原文作者： 老好人的日记 记得2008年初，当我刚接触到数据挖掘的时候，看过一篇文章，介绍了数据挖掘方面有三本经典书籍： (1) J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques.   本书从数据库角度看待数据挖掘，强调效率（Efficiency）。按照本书观点，数据挖掘是从存储在数据库、数据仓库或者其他信息库中的大量
资源|28本必读的经典机器学习/数据挖掘书籍
热门推荐
HowardWood的博客
02-15 1万+
资源|28本必读的经典机器学习/数据挖掘书籍全部pdf免费下载链接：http://www.aibbt.com/a/13787.htmlReal World Machine Learning（现实世界中的机器学习）作者：Henrik Brink，Joseph W.Richards和Mark Fetherolf本书介绍了现实世界中机器学习的应用，旨在教会工作开发者ML项目执行的艺术。An Introd...
推荐几本数据挖掘方面的好书（持续更新）
htnycbq的博客
08-26 4081
1.统计学习方法   --李航 2.推荐系统实战  ---项亮
推荐几本数据分析和数据挖掘类的好书
多智时代的博客
01-22 7856
　　数据挖掘和数据分析是大数据应用流程中，离商业变现最近的一个环节，我也看了几本数据挖掘和分析的书，我向大家推荐3本： 　　1.数据挖掘与分析概念与算法，这本书是专注于数据挖掘与分析的基本算法入门图书，内容为数据分析基础、频繁模式挖掘、聚类和分类四个部分，每一部分的各个章节兼顾基础知识和前沿话题，例如核方法、高维数据分析、复杂图和网络等。 　　2.大数据分析，数据科学应用场景与实践精髓，这本书...
【转】数据挖掘，你不应该错过的六本书
Toby的博客
12-29 4809
2018-06-15|作者：张富峥、王英子 不久前我们推出的《推荐算法不够精准？让知识图谱来解决》以及《如何将知识图谱特征学习应用到推荐系统？》系列文章受到了同学们的广泛欢迎。大家对推荐系统以及与之相关的、底层的数据挖掘技术非常关注。 为了帮助小伙伴们更好地学习相关内容，我们邀请微软亚洲研究院社会计算组研究员张富峥和实习生王英子为大家推荐了六本数据挖掘领域的经典书籍，既涵盖了数据挖掘的概念、算法等基础知识，又包含了数据挖掘在不同子领域的具体应用。一起来看看吧！ 一、基础篇 主要目标：帮助大家了解..
关于one-hot编码引发相关问题的一点感想
christ1750的博客
04-07 9885
one-hot编码为什么可以解决类别型数据的离散值问题 首先，one-hot编码是N位状态寄存器为N个状态进行编码的方式 eg：高、中、低不可分，→ 用0 0 0 三位编码之后变得可分了，并且成为互相独立的事件 → 类似 SVM中，原本线性不可分的特征，经过project之后到高维之后变得可分了 GBDT处理高维稀疏矩阵的时候效果并不好，即使是低维的稀疏矩阵也未必比SVM好 Tree
K折交叉验证中k值大小和bias、variance的关系
christ1750的博客
03-16 5896
error = Bias（偏差） + Variance（方差） + noise（噪声） 模型越复杂，bias越小，Variance越大，越容易过拟合； 相反，模型越简单，bias越大，variance越小，越容易欠拟合 Variance是形容一个模型的稳定性的，bias是形容某一次样本的结果和 真实值的偏差
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值