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頂級的機器學習和數(shù)據(jù)挖掘書籍——在這篇評論中,我們從100本機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的書中收集了各種要素(例如在線評論/評級,涵蓋的主題,作者在行業(yè)內(nèi)的權(quán)威性,價格,等等)。我們用這些要素來計算出每本書的質(zhì)量評分,并列出了個人讀過的一些機器語言/數(shù)據(jù)挖掘/自然語言處理的書籍。
買家會喜歡我們的列表,因為它是根據(jù)數(shù)據(jù)處理得出的,非??陀^。讀者應該注意到這里列出的所有書籍是從100本在售書籍中精選出來的優(yōu)秀書籍,質(zhì)量極高。讓我們看看列表吧:
1.統(tǒng)計學習導論:在R中的應用
61.36美元
質(zhì)量評分:10/10
這本書在亞馬遜上有很高的排名,是由來自南加州大學、斯坦福大學和華盛頓大學的三位教授寫的。三位作者:加雷思·詹姆斯、丹妮拉威騰和特雷弗·黑斯蒂都有數(shù)據(jù)統(tǒng)計的學術(shù)背景。這本書比“統(tǒng)計學習基礎(chǔ)”在R中呈現(xiàn)的例子更具操作性。
2.統(tǒng)計學習要素:數(shù)據(jù)挖掘、推理和預測,第二版
62美元
質(zhì)量評分:9/10
這是一本在亞馬遜上排名良好的書,由斯坦福大學的三位統(tǒng)計學教授編寫。第一作者是特雷弗·黑斯蒂,有著統(tǒng)計及生物統(tǒng)計研究背景。關(guān)于這本書的一個有趣的事情是,作者從統(tǒng)計學角度來看機器學習的問題。這本書似乎更偏重于理論,所以有些讀者可能會選擇排除它!
3.模式識別和機器學習
60美元
質(zhì)量評分:8/10
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