【学习】数据分析与挖掘的相关书籍

本文探讨了深度学习方法在推荐系统领域的应用,包括统计学习、数据挖掘、集体智慧编程等核心概念,以及如何实现有效的个性化推荐。通过案例研究和实践指导,读者将了解如何利用机器学习技术解决实际问题。

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算法方法类:
(1)统计学习方法
(2)数据挖掘导论
(3)集体智慧编程
(4)推荐系统实践
(5)深入浅出数据分析
(6)Machine Learning
(7)Machine Learning in Action
(8)Machine Learning for Hackers
(9)Convex Optimization
(10)Probabilistic Graphical Models
(11)Learning to Rank for InformationRetrieval
(12) Introduction to Semi-SupervisedLearning
(13)Bayesian Reasoning and MachineLearning
(14)The Elements of Statistical Learning
(15)Pattern Recognition And MachineLearning
(16)Graphical Models,Exponential Families, and Variational Inference
案例故事类:
(1)啤酒与尿布
(2)数据之美
(3)个性化:商业的未来
工具类:
(1) SciPy and NumPy
(2)Python for Data Analysis

推荐系统论文:
(1)个性化推荐系统的研究进展,《自然科学进展》 2009年01期
(2)Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions,June 2005 (vol. 17 no. 6)

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