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加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘
本课程共18集(缺11,12,13,14,15,16,17,18集) 翻译完 欢迎学习
这是涵盖机器学习基本理论、算法和应用的基础课程，结合理论和实践，生动介绍机器学习如何使运算系统得以根据获取的数据改善其表现，并将这些成果运用到工程、科技、金融商业等活动中。专业理论将包括线性模型、VC维、神经网络、支持向量机、数据探测法等。
讲师：Yaser Abu-Mostafa
职业：加州理工学院电气工程和计算机科学教授，主要研究领域为机器学习和计算金融学，多次获得校内外教学奖；IEEE神经网络协会创始人之一；第二届和第四届国际资本市场中的神经网络会议主席，第六届国际计算金融学会议主席；目前是多个科学咨询委员会成员，已担任花旗银行机器学习技术顾问达9年。
加州理工学院是美国的一所久负盛名的大学，位于加利福尼亚州的帕萨蒂纳(Pasadena)，创建于1891年。这所学校规模不算大，只有1000余名研究生和900余名本科生，然而在《泰晤士报高等教育》2010年世界大学排名中位列全球第2位。而在物理、行星科学、地理学领域公认为全美第一，世界第一。美国Princeton Review在2006把加州理工学院在全美“最难申请上的大学”里排名第六。
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2014机器学习数据挖掘等经典书籍小结
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机器学习与数据挖掘：方法和应用
相关信息：
相关说明：
机器学习与数据挖掘方法和应用/数据仓库与数据挖掘技术应用丛书作&&&&&者:[美]米哈尔斯基等&著，朱明等&译出版时间:本书分为5个部分，共18章，较为全面地介绍了机器学习的基本概念，并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法，具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和计算机控制，医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。&本书收集众多不同领域中数据挖掘的实际案例，以此来说明数据挖掘的具体解决方法，以期为广大读者提供一个更为广阔的数据挖掘应用视角。&本书的读者，可以是任何对机器学习与数据挖掘感兴趣的工程技术人员、业务管理人员，或是从事具体技术工作的其他人员。本书也可作为大专院校相关课程的重要辅导教材。
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学兔兔-工程技术交流与学习网站！总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门---&进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟 &= =，持续更新ing~
实习的时候只会Matlab，公司小，没钱买正版，所以领导要我两星期把R学会，当时看的有这些书
评价：很好的入门书，从安装、入门、基本的统计分析，作图命令，以及常见的分类、回归、降维等方法都有写
推荐指数：五颗星
评价：专门用R语言写的数据分析的书，掌握R的基础后可以看看，侧重数据分析的基本方法，介绍了一些常见的分析方法，比较基础。
推荐指数：四星半
评价：外国人写的书，但是翻译真的太烂了。而且内容其实没什么干货啊，关于分位数、展布等这些概念直接找本统计学的教材看看吧。
推荐指数：三颗星
评价：在图书馆意外发现了这本好书，对于R中的数据结构和性能提升讲的不错。
推荐指数：四颗星
评价：这本书是pandas模块的作者写的书，一句话总结：Pandas使用手册。如果用Python做数据分析，基本上Pandas是必不可少的包。
推荐指数：四颗星
数据挖掘/机器学习
评价：和上面的&数据分析-R语言实战&好像是一个系列的，基本上常见的数据挖掘方法都介绍了，有理论有实例，适合入门。
推荐指数：四颗星
评价：入门书，理论多，好像是很多研究生学数据挖掘的教材，很详细，孟小峰老师的翻译还是不错的，相对很多翻译很烂的还是可以的。
推荐指数：四颗星
评价：Python写的，没有Python基础的话还是先学学Python吧，基本上都是实例为主，代码很详细，讲的也很通俗易懂，github上可以下载代码
推荐指数：五颗星
评价：和机器学习实战一起看的，也基本上都是实例，翻译的也可以，比&探索性数据分析&的翻译好多了！！有代码，可以实操，基本上真正掌握了可以应对一般的数据挖掘的需求了。
推荐指数：五颗星
评价：李航博士写的机器学习常见算法的数学推导，讲的算是比较详细了，对于有数学基础的还是很好理解的，如果没有数学基础，可以先看看数分高代凸优化之类的书再看。适合有一定基础的学习。
推荐指数：五颗星
评价：看名字就知道是讲推荐系统的，对于不知道推荐系统是啥的可以好好看看，看完基本上了解推荐系统的大概框架和流程，也有一些例子，但是每个例子以及理论都讲的很浅，没有深入，只适合入门。
推荐指数：四颗星
评价：实习的同事本科时上课的教材，也是一部大巨头啊，外国人写的书，很通俗易懂，非常非常详细。
推荐指数：四颗星
今天先写到这儿吧，基本上都是一些入门书，还有一些在印象笔记里，回去再总结。下次写看过的hadoop/Python/Spark的书，以及一些比较不错的论文。
#--------------------------------------------------------------4.12更新--------------------------------------------------------------
评价：8.4/10,很薄的一本书，主要介绍的Spark的基本语法命令之类的，适合快速入门，Learning Spark的中文版
推荐指数：五颗星
评价：豆瓣上评价很少，但是我买回来看了以后发现还是不错的，基本上从分类，聚类，推荐，征信这几块都有实例讲解，比较详细，看的也很快，上手不错。
推荐指数：五颗星
评价：7.8/10,很厚，Hadoop讲的很深，不太适合入门，适合做数据仓库的人看，数据挖掘的可以先看看hadoop实战
推荐指数：三颗星
评价：7.0/10,我看的是国内的一个教授写的，并不是&Hadoop in anction&的中文译本，这个写的很浅，适合入门，但是感觉还是写的好一些
推荐指数：三星半
评价：7.4/10 ，讲Hive操作的，讲真，如果真的只想了解下hive怎么操作，可以不用看这本书，直接去搜一下hive编程命令集合就可以了，这本书比较适合ETL的人，如果只是数据挖掘入门入门的话可以暂时先不用看这本书。但是书本身讲的还是很好的
推荐指数：四颗星
评价：7.4/10，本来只是去国图偶然看到的一本书，但是看了几章后觉得讲的挺清晰，而且后面的实例讲的挺好的，就去亚马逊上买了kindle电子书，关联规则和社群分析讲的都挺不错的，看的特别快。
推荐指数：四颗星
评价：7.5/10，作者是张丹，最开始是关注他的博客，写的很清晰，步骤也很明确，对于学习R的人来说是个不错的学习地方。这本书后面几张讲的主要是R的性能、以及数据库、hadoop、hive结合起来做的方法，值得一看。
推荐指数：四颗星
评价：8.4/10，不多说，入门Mysql必读书，很薄的一本小册子。
推荐指数：五颗星
评价：8.7/10,专业级的MySQL书籍，适合进阶，但是中文翻译很烂，买英文版英文版英文版
推荐指数：两颗星（还有三颗星给了英文版）
评价：9.4/10，很好的教材，而且很全，之前上数值分析这门课学的很多内容都包含在里面了，机器学习的很多概念也可以在里面找到，读完可以让你更深入的理解机器学习，而不是仅仅只会套用包。
推荐指数：五颗星！！
评价：9.6/10，PRML是机器学习的经典教材啊，非常值得看！有人翻译了中文版的，如果需要的话可以留言我把链接发出来~
推荐指数：五颗星
评价：8.8/10，做自然语言处理的入门书，书很厚，但是讲的很多概念性的东西，却一点也不觉得枯燥，唯一的缺点就是，大概因为是经典教材类的书，所以实例比较少，有点像综述，大而全，如果想实战，可以看看Python写的一本自然语言处理的书，nltk，忘记叫啥名了，想起来了贴上来（评论里有人补充了，贴一个，）
推荐指数：四颗星
再推荐几本科普书，业余可以看看提升下兴趣
2.大数据时代
3.浪潮之巅
4.数学之美
5.数据之巅
还有其他的暂时想不起来了，下次再更新~
#--------------------------------------------------------------4.19更新--------------------------------------------------------------
评价：上次居然忘了写这本书，周志华老师的新书，公式推导很详细，豆瓣评分9.2，周老师在讲数据挖掘的算法之前先讲了如何评估算法的效果与选择，可以宏观的了解机器学习一些基础知识，在之后学习算法的时候对于它们的适用场景也会有个大概的了解。作者的思路很清晰，强烈推荐啊！！
推荐指数：五颗星
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