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机器学习工程师和数据科学家最应该读的16本书

2016-12-25 22:26来源:编辑:轩皓宇

作为一位数据科学家、数据工程师或机器学习研究者,面对市面上各种各样的相关书籍一定会感觉难以取舍。一份好的书单不仅能提升你的学习和工作效率,还能为你节省进修成本。

日前,数据服务提供商 AI Optify 通过通过网络书评、书中的主题覆盖、作者的行业影响力、价格等因素对机器学习、数据挖掘和自然语言处理领域的 100 多本书进行了综合评测,中国直播网,并根据最终计算出的品质得分选出了其中 16 本得分最高的书(英文版价格来自亚马逊,中文版价格来自豆瓣读书)。所以这是一份数据驱动的客观书单,希望你能喜欢。

1.An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R(统计学习导论 : 基于R应用)

 

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价格:英文版 61.36 美元,中文版 63.1 元

品质得分:10/10

这本书在亚马逊上评分非常高,其作者是来自南加利福尼亚大学、斯坦福大学和华盛顿大学的四位教授 Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie 和 Rob Tibshirani;他们都有统计学背景。这本书比《The Elements of Statistical Learning(统计学习基础)》更为实用,它给出了一些使用 R 语言实现的案例。

2.The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition(统计学习基础:数据挖掘、推理和预测)

 

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价格:英文版 62.0 美元,中文版 45 元

品质得分:9/10

亚马逊上的高分书籍,作者是斯坦福大学的三位统计学教授。第一作者 Trevor Hastie 具有统计学和生物统计学方面的研究背景。关于这本书的一个有趣的事情是作者们以统计学的视角看待机器学习问题。这本书似乎过于关注理论了,所以一些读者可能倾向于略过它。

3.Pattern Recognition and Machine Learning(模式识别与机器学习)

 

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价格:英文版 60.0 美元,无中文版

品质得分:8/10

亚马逊上的高分书籍,作者是著名作家 Christopher M. Bishop,他是微软剑桥研究院的一位杰出科学家,领导微软机器学习与感知研究组。这本书在技术上全面覆盖了各种机器学习主题,包括回归、线性分类、神经网络、核方法和图模型。

4. Machine Learning: A Probabilistic Perspective(机器学习:概率学的观点)

 

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价格:英文版 79.16 美元,无中文版

品质得分: 7/10

Machine Learning: A Probabilistic Perspective 一书提供了可以自动检测数据模式,然后使用得出的模式预测未来数据的方法。该教材基于统一的、概率学的方法对机器学习领域提供了全面的介绍。该书的作者 Kevin Murphy 是谷歌的一位研究人工智能、机器学习、计算机视觉、知识基础建设和自然语言处理的研究科学家。

5. Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition(数据挖掘:概念与技术,中国直播网,第三版)

 

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价格:英文版 50.0 美元,中文版 79.0 元

品质得分: 6/10

Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition 一书的作者是伊利诺伊大学香槟分校计算机科学系的 Jiawei Han(韩家炜)教授。这本书能让你了解、应用从大数据集中发现隐藏模式的理论和实践知识。这本书在亚马逊上获得了较为平均的评价。

6. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition(数据挖掘:实用机器学习工具与技术,第3版)

 

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价格:英文版 37.5 美元,中文版 79.0 元

品质得分: 6/10

这本书在亚马逊上的评价相当不错,其作者为新西兰怀卡托大学的三位计算机科学教授。他们也是基于 Java 的数据挖掘软件 Weka 的主要贡献者。因此,这本书重在数据挖掘领域的具体实现方面,尤其是基于 Weka 软件的工作平台。

7. Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques(概率图模型:原理与技术)

 

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价格:英文版 91.66 美元,中文版 198 元

品质得分: 6/10

Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques 这本独特的书提供了设计自动推理系统的概率图框架。这本书的作者是两位计算机科学教授:来自斯坦福大学人工智能实验室的 Daphne Koller 和来自耶路撒冷希伯来大学的 Nir Friedman。

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