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商業分析的數據挖掘:Python中的概念、技術和應用介紹了數據挖掘概念和方法的應用方法，使用Python軟件進行說明。讀者將學習如何在Python(一種免費的開源軟件)中實現各種流行的數據挖掘算法，以解決業務問題和機會。這是本書的第六個版本，也是第一個使用Python的版本。它涵蓋了預測、分類、可視化、降維、推薦系統、聚類、文本挖掘和網絡分析的統計和機器學習算法。它還包括:一位新的合著者，Peter Gedeck，他帶來了使用Python教授商業分析課程的經驗，以及在藥物發現過程中應用機器學習方法的專業知識關于數據挖掘中的倫理問題的新章節根據MBA、本科、文憑和高管課程的教師和學生的反饋更新和新材料十多個案例研究演示了所描述的數據挖掘技術的應用章末練習，幫助讀者衡量和擴大他們的理解和能力提出的材料。一個有二十多個數據集的配套網站，以及包括練習解決方案、PowerPoint幻燈片和案例解決方案在內的指導材料商業分析的數據挖掘:Python中的概念、技術和應用是數據挖掘、預測分析和商業分析的研究生和本科以上水平課程的理想教材。這個新版本也是一個很好的參考分析，研究人員，和從業人員在商業，金融，市場營銷，計算機科學和信息技術領域的定量方法工作。這本書是迄今為止我所見過的最全面的商業分析方法綜述，涵蓋了從線性和邏輯回歸等經典方法，到神經網絡、bagging和boosting等現代方法，甚至更具體的商業程序，如社交網絡分析和文本挖掘。即使不是圣經，它也至少是這方面的權威手冊。”——南加州大學的gareth M. James(與Witten, hasttie和Tibshirani)合著了暢銷書《統計學習導論》，并在R

這本教科書在機器學習的背景下介紹線性代數和優化。書中提供了例子和練習。每個章節末尾的練習解決方案手冊可供教學指導老師使用。本教材針對計算機科學、數學和數據科學領域的研究生和教授。高級本科生也可以使用本教材。本書各章節的組織方式如下:

1. 線性代數及其應用:章節集中在線性代數的基礎以及它們在奇異值分解、矩陣分解、相似矩陣(核方法)和圖分析方面的常見應用。大量的機器學習應用已經被用作例子，如光譜聚類、基于核的分類和異常值檢測。緊密整合的線性代數方法與例子，從機器學習區分這本書從線性代數的一般卷。重點顯然是機器學習線性代數最相關的方面，并教讀者如何應用這些概念。

2. 優化及其應用:機器學習的大部分內容都是優化問題，其中我們試圖最大化回歸和分類模型的準確性。以優化為中心的機器學習的“父問題”是最小二乘回歸。有趣的是，這個問題在線性代數和優化中都有出現，是連接這兩個領域的關鍵問題之一。最小二乘回歸也是支持向量機、邏輯回歸和推薦系統的起點。此外，降維和矩陣分解的方法也需要優化方法的發展。在計算圖中討論了優化的一般觀點，以及它在神經網絡中的反向傳播的應用。

機器學習初學者經常面臨的一個挑戰是線性代數和優化所需的廣泛背景。一個問題是，現有的線性代數和優化課程并不是針對機器學習的;因此，一個人通常需要完成比機器學習所需的更多的課程材料。此外，優化和線性代數的某些類型的思想和技巧在機器學習中出現的頻率比其他以應用程序為中心的設置更高。因此，發展一種更適合機器學習的特定視角的線性代數和優化的觀點具有重要的價值。

《數據科學家的統計基礎:使用R和Python》是一本一學期或兩學期的數學統計入門教材，供培養成為數據科學家的學生使用。它深入介紹了任何數據科學家都應該熟悉的統計科學主題，包括概率分布、描述性和推理統計方法以及線性建模。這本書假設有基本的微積分知識，所以演示可以集中在“為什么它可以工作”以及“如何做它”上。然而，與傳統的“數理統計”教科書相比，這本書較少強調概率論，而更強調使用軟件來實現統計方法和進行模擬來說明關鍵概念。書中所有的統計分析都使用R軟件，還有一個附錄展示了用Python進行的相同分析。

這本書還介紹了現代主題，通常不出現在數理統計文本，但與數據科學家高度相關，如貝葉斯推理，非正態響應的廣義線性模型(例如，邏輯回歸和泊松loglinear模型)，和正則模型擬合。將近500個練習被分為“數據分析與應用”和“方法與概念”。附錄介紹了R和Python，并包含了奇數號練習的解決方案。本書的網站擴展了R, Python和Matlab的附錄，以及來自示例和練習的所有數據集。

//www.routledge.com/Foundations-of-Statistics-for-Data-Scientists-With-R-and-Python/Agresti-Kateri/p/book/9780367748456

本教科書通過應用在電氣工程和計算機科學(EECS)說明了應用概率的技術。作者介紹了使用基于概率模型和技術的算法的信息處理和通信系統，包括網絡搜索、數字鏈接、語音識別、GPS、路線規劃、推薦系統、分類和估計。然后，他解釋了這些應用是如何工作的，并在此過程中，為讀者提供了應用概率的關鍵概念和方法的理解。Python實驗室使讀者能夠進行實驗并鞏固他們的理解。這個版本包括新的主題，統計測試，社會網絡，排隊網絡，和神經網絡。有關本書的輔助資料，包括Python演示和伯克利使用的Python實驗室的例子。

//library.oapen.org/handle/20.500.12657/50016

《數據科學設計手冊》提供了實用的見解，突出了分析數據中真正重要的東西，并提供了如何使用這些核心概念的直觀理解。這本書沒有強調任何特定的編程語言或數據分析工具套件，而是專注于重要設計原則的高級討論。這個易于閱讀的文本理想地服務于本科生和早期研究生的需要，開始“數據科學入門”課程。它揭示了這門學科是如何以其獨特的分量和特點，處于統計學、計算機科學和機器學習的交叉領域。在這些和相關領域的從業者會發現這本書完美的自學以及。

《數據科學設計手冊》是數據科學的介紹，重點介紹建立收集、分析和解釋數據的系統所需的技能和原則。作為一門學科，數據科學位于統計學、計算機科學和機器學習的交匯處，但它正在構建自己獨特的分量和特征。

這本書涵蓋了足夠的材料在本科或早期研究生水平的“數據科學入門”課程。在這里可以找到教學這門課程的全套講課幻燈片，以及項目和作業的數據資源，以及在線視頻講座。

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

本書解釋了數據科學中至關重要的統計學概念，介紹如何將各種統計方法應用于數據科學。作者以易于理解、瀏覽和參考的方式，引出統計學中與數據科學相關的關鍵概念；解釋各統計學概念在數據科學中的重要性及有用程度，并給出原因。

統計方法是數據科學的關鍵部分，但很少有數據科學家有任何正式的統計培訓。關于基本統計的課程和書籍很少從數據科學的角度涵蓋這個主題。這本實用指南解釋了如何將各種統計方法應用到數據科學中，告訴你如何避免它們被誤用，并就什么是重要的、什么是不重要的給出建議。

許多數據科學資源包含了統計方法，但缺乏更深層次的統計視角。如果您熟悉R編程語言，并且對統計學有一定的了解，那么本文的快速引用將以一種可訪問、可讀的格式填補空白。

通過這本書，你會學到:

• 為什么探索性數據分析是數據科學的一個關鍵的初步步驟
• 隨機抽樣如何在大數據的情況下減少偏差并產生更高質量的數據集
• 實驗設計的原則如何為問題提供明確的答案
• 如何使用回歸估計結果和檢測異常
• 用于預測記錄所屬類別的關鍵分類技術
• 從數據中“學習”的統計機器學習方法
• 從無標記數據中提取意義的無監督學習方法

//www.oreilly.com/library/view/practical-statistics-for/9781491952955/

當看到這些材料時，一個明顯的問題可能會出現:“為什么還要寫一本深度學習和自然語言處理的書呢?”一些優秀的論文已經出版，涵蓋了深度學習的理論和實踐方面，以及它在語言處理中的應用。然而，從我教授自然語言處理課程的經驗來看，我認為，盡管這些書的質量非常好，但大多數都不是針對最有可能的讀者。本書的目標讀者是那些在機器學習和自然語言處理之外的領域有經驗的人，并且他們的工作至少部分地依賴于對大量數據，特別是文本數據的自動化分析。這些專家可能包括社會科學家、政治科學家、生物醫學科學家，甚至是對機器學習接觸有限的計算機科學家和計算語言學家。

現有的深度學習和自然語言處理書籍通常分為兩大陣營。第一個陣營專注于深度學習的理論基礎。這對前面提到的讀者肯定是有用的，因為在使用工具之前應該了解它的理論方面。然而，這些書傾向于假設一個典型的機器學習研究者的背景，因此，我經常看到沒有這種背景的學生很快就迷失在這樣的材料中。為了緩解這個問題，目前存在的第二種類型的書集中在機器學習從業者;也就是說，如何使用深度學習軟件，而很少關注理論方面。我認為，關注實際方面同樣是必要的，但還不夠。考慮到深度學習框架和庫已經變得相當復雜，由于理論上的誤解而濫用它們的可能性很高。這個問題在我的課程中也很常見。

因此，本書旨在為自然語言處理的深度學習搭建理論和實踐的橋梁。我涵蓋了必要的理論背景，并假設讀者有最少的機器學習背景。我的目標是讓任何上過線性代數和微積分課程的人都能跟上理論材料。為了解決實際問題，本書包含了用于討論的較簡單算法的偽代碼，以及用于較復雜體系結構的實際Python代碼。任何上過Python編程課程的人都應該能夠理解這些代碼。讀完這本書后，我希望讀者能有必要的基礎，立即開始構建真實世界的、實用的自然語言處理系統，并通過閱讀有關這些主題的研究出版物來擴展他們的知識。

//clulab.cs.arizona.edu/gentlenlp/gentlenlp-book-05172020.pdf

近日，本科畢業于哈佛大學統計學與經濟學專業、現任哈佛助教的 Daniel Friedman 開放了他撰寫的一本免費在線書籍《Machine Learning from Scratch》，該書從理論和數學上介紹了 ML 最常見算法（OLS、邏輯回歸、樸素貝葉斯、決策樹、boosts 和神經網絡等）的完整推論。

地址：//dafriedman97.github.io/mlbook/content/introduction.html

該書是為讀者學習新的機器學習算法或了解更深層次的算法。具體地說，它是為那些有興趣學習機器學習算法的讀者準備的。這些推導可能有助于讀者，特別是對基礎算法不熟悉的讀者，可以更直觀地理解它們是如何工作的。或者，這些推導可以幫助有建模經驗的讀者理解不同算法是如何創建模型，以及每種算法的優缺點。

書籍概述

這本書涵蓋了機器學習中最常見的方法。這些方法就像一個工具箱，為那些進入機器學習領域的人提供了便利，從而可以很快地找到所需工具。該書由 7 個章節以及 1 個附錄組成。書的每一章節都對應一種機器學習方法或一組方法。

通過學習，你將學得：普通線性回歸、線性回歸擴展、判別分類器（Logistic 回歸）、生成分類器（樸素貝葉斯）以及決策樹等算法的完整推論。

每個章節均由這 3 部分組成。

其中，概念部分從概念上介紹這些方法，并從數學上推導結果；構建部分展示了如何使用 Python 從頭開始構建方法；實現部分介紹了如何使用 Python 中的工具包（如 scikit-learn、statsmodels 和 tensorflow）應用這些方法。

為什么選擇這本書？

現在關于機器學習的書籍數不勝數，在網上就可以免費獲得。像《An Introduction to Statistical Learning》、《Elements of Statistical Learning》 和 《Pattern Recognition and Machine Learning》，這些機器學習書籍的作者掌握的知識更豐富，書籍內容涵蓋的范圍也更廣。但值得注意的一點是：這些書籍只提供了概念上的機器學習以及方法背后的理論。

但是，本書重點介紹了機器學習算法的基本框架，旨在為讀者提供獨立構建這些算法的能力。作為一種「工具箱」而言，本書旨在成為用戶指南，它不是用來指導用戶關于該領域的廣泛實踐，而是在微觀層面上講述如何使用每種工具。

這本書需要讀者掌握哪些知識？

需要注意的是，這本書的「概念」部分需要讀者了解微積分知識，有些還需要了解概率（如最大似然和貝葉斯規則）和基本線性代數知識（如矩陣運算和點積）。

不過，該書附錄部分回顧了所需的數學和概率知識。「概念」部分還參考了一些常見的機器學習方法，這些方法在附錄中也有介紹。所以，「概念」部分不需要任何編程知識。

該書的「構建」和「代碼」部分使用了一些基礎的 Python 知識。「構建」部分需要了解相應的內容，并且需要熟悉用 Python 創建函數和類。「代碼」部分則不需要這些知識。

參考鏈接：

這本教科書通過提供實用的建議，使用直接的例子，并提供相關應用的引人入勝的討論，以一種容易理解的方式介紹了基本的機器學習概念。主要的主題包括貝葉斯分類器，最近鄰分類器，線性和多項式分類器，決策樹，神經網絡，和支持向量機。后面的章節展示了如何通過“推進”的方式結合這些簡單的工具，如何在更復雜的領域中利用它們，以及如何處理各種高級的實際問題。有一章專門介紹流行的遺傳算法。

這個修訂的版本包含關于工業中機器學習的實用應用的關鍵主題的三個全新的章節。這些章節研究了多標簽域，無監督學習和它在深度學習中的使用，以及歸納邏輯編程的邏輯方法。許多章節已經被擴展，并且材料的呈現已經被增強。這本書包含了許多新的練習，許多解決的例子，深入的實驗，和獨立工作的計算機作業。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-63913-0#about