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這本書的目的是介紹計算機科學家所需要的一些基本數學知識。讀者并不期望自己是數學家，我們希望下面的內容對你有用。

數據挖掘和機器學習的基本算法構成了數據科學的基礎，利用自動化方法分析各種數據的模式和模型，應用范圍從科學發現到商業分析。本教材面向本科和研究生課程，全面深入地介紹了數據挖掘、機器學習和統計學，為學生、研究人員和實踐者提供了堅實的指導。這本書奠定了數據分析、模式挖掘、聚類、分類和回歸的基礎，集中在算法和潛在的代數、幾何和概率概念上。新的第二版是一個完整的部分致力于回歸方法，包括神經網絡和深度學習。

• 涵蓋核心方法和前沿研究，包括深度學習

• 提供了一種基于開源實現的算法方法

• 包含了經過類測試的例子和練習，允許課程設計的靈活性和現成的參考

數據挖掘和機器學習使人能夠從數據中獲得基本的見解和知識。它們允許發現深刻的、有趣的和新穎的模式，以及從大規模數據中描述的、可理解的和可預測的模型。在這個領域有幾本好書，但其中很多不是太高級就是太高級。這本書是一個介紹性的文本，奠定了機器學習和數據挖掘的基本概念和算法的基礎。重要的概念在第一次遇到時就會被解釋，并附有詳細的步驟和推導。本書的主要目標是通過對數據和方法的幾何、(線性)代數和概率解釋的相互作用，建立公式背后的直覺。這第二版在回歸上增加了一個完整的新部分，包括線性和邏輯回歸，神經網絡，和深度學習。其他章節的內容也進行了更新，已知的勘誤表也得到了修正。本書的主要部分包括數據分析基礎、頻繁模式挖掘、聚類、分類和回歸。這些課程涵蓋了核心方法以及尖端主題，如深度學習、核方法、高維數據分析和圖分析。

深度學習，核方法，高維數據分析，圖分析。這本書包括許多例子來說明概念和算法。它也有結束語練習，在課堂上使用過。書中所有的算法都是由作者實現的。為了幫助實際理解，我們建議讀者自己實現這些算法(例如，使用Python或R)。如幻燈片、數據集和視頻等補充資源可以在該書的同伴站點在線獲得:

//dataminingbook.info

目錄內容： Front Matter Contents Preface

PART I. DATA ANALYSIS FOUNDATIONS

1 Data Mining and Analysis 2 Numeric Attributes 3 Categorical Attributes 4 Graph Data 5 Kernel Methods 6 High-dimensional Data 7 Dimensionality Reduction

PART II. FREQUENT PATTERN MINING

8 Itemset Mining 9 Summarizing Itemsets 10 Sequence Mining 11 Graph Pattern Mining 12 Pattern and Rule Assessment

PART III. CLUSTERING

13 Representative-based Clustering 14 Hierarchical Clustering 15 Density-based Clustering 16 Spectral and Graph Clustering 17 Clustering Validation PART IV. CLASSIFICATION

18 Probabilistic Classification 19 Decision Tree Classifier 20 Linear Discriminant Analysis 21 Support Vector Machines 22 Classification Assessment

PART V. REGRESSION

23 Linear Regression 24 Logistic Regression 25 Neural Networks 26 Deep Learning 27 Regression Evaluation

Index

圖片

這份手冊最大的特點就是包含許多關于機器學習的經典公式和圖表，有助于您快速回憶有關機器學習的知識點。非常適合那些正在準備與機器學習相關的工作面試的人。

項目地址： //github.com/soulmachine/machine-learning-cheat-sheet

該手冊雖然只有 135 頁，但麻雀雖小五臟俱全，包含了 28 個主題內容，目錄如下：

• Introduction
• Probability
• Generative models for discrete data
• Gaussian Models
• Bayesian statistics
• Frequentist statistics
• Linear Regression
• Logistic Regression
• Generalized linear models and the exponential family
• Directed graphical models(Bayes nets)
• Mixture models and the EM algorithm
• Latent linear models
• Sparse linear models
• Kernels
• Gaussian processes
• Adaptive basis function models
• Hidden markov Model
• State space models
• Undirected graphical models(Markov random fields)
• Exact inference for graphical models
• Variational inference
• More variational inference
• Monte Carlo inference
• Markov chain Monte Carlo (MCMC)inference
• Clustering
• Graphical model structure learning
• Latent variable models for discrete data
• Deep learning

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。

作者介紹

彼得·布魯斯（Peter Bruce），知名統計學家，Statistics.com統計學教育學院的創立者兼院長，重采樣統計軟件的開發者。曾在美國馬里蘭大學和各種短訓班教授重采樣統計課程。

安德魯·布魯斯（Andrew Bruce），華盛頓大學統計學博士，擁有30多年的統計學和數據科學經驗，在多家知名學術期刊上發表過多篇論文。

//github.com/gedeck/practical-statistics-for-data-scientists

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：

本書涵蓋了這些領域中使用Python模塊演示的概率、統計和機器學習的關鍵思想。整本書包括所有的圖形和數值結果，都可以使用Python代碼及其相關的Jupyter/IPython Notebooks。作者通過使用多種分析方法和Python代碼的有意義的示例，開發了機器學習中的關鍵直覺，從而將理論概念與具體實現聯系起來。現代Python模塊(如panda、y和Scikit-learn)用于模擬和可視化重要的機器學習概念，如偏差/方差權衡、交叉驗證和正則化。許多抽象的數學思想，如概率論中的收斂性，都得到了發展，并用數值例子加以說明。本書適合任何具有概率、統計或機器學習的本科生，以及具有Python編程的基本知識的人。

統計學習是一套以復雜數據建模和數據理解為目的的工具集，是近期才發展起來的統計學的一個新領域。本書出自統計學習領域聲名顯赫的幾位專家，結合R語言介紹了分析大數據必不可少的工具，提供一些重要的建模和預測技術，并借助豐富的實驗來解釋如何用R語言實現統計學習方法。論題包括線性回歸、分類、重抽樣方法、壓縮方法、基于樹的方法、支持向量機、聚類等，作者借助彩圖和實際案例直觀解釋這些方法。為了讀者更好地理解書中內容，每章后還配有豐富的概念性和應用性練習題。

　　書中內容與《The Elements of Statistical Learning》的大部分內容相同，但是本書起點低，弱化了數學推導的細節，更注重方法的應用，所以更適合作為入門教材。當然，這本《統計學習導論》不僅是優秀的“統計學習”或“機器學習”課程的教材，也是數據挖掘、數據分析等相關從業者不可或缺的參考書。

Gareth James　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Trevor Hastie。現為南加州大學馬歇爾商學院統計學教授，美國統計學會會士，數理統計協會終身會員，新西蘭統計協會會員。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主編。

　　Daniela Witten　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Robert Tibshirani。現為華盛頓大學生物統計學副教授，美國統計學會和國際數理統計協會會士，《Journal of Computational and Graphical Statistics》和《Biometrika》等期刊副主編。

　　Trevor Hastie　美國統計學家和計算機科學家，斯坦福大學統計學教授，英國皇家統計學會、國際數理統計協會和美國統計學會會士。Hastie參與開發了 R 中的大部分統計建模軟件和環境，發明了主曲線和主曲面。

　　Robert Tibshirani　斯坦福大學統計學教授，國際數理統計協會、美國統計學會和加拿大皇家學會會士，1996年COPSS總統獎得主，提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是統計學習領域的泰山北斗，兩人合著《The Elements of Statistical Learning》，還合作講授斯坦福大學的公開課《統計學習》。 　

簡介：

科學專業人員可以通過本書學習Scikit-Learn庫以及機器學習的基礎知識。該書將Anaconda Python發行版與流行的Scikit-Learn庫結合在一起，展示了各種有監督和無監督的機器學習算法。通過Python編寫的清晰示例向讀者介紹機器學習的原理，以及相關代碼。

本書涵蓋了掌握這些內容所需的所有應用數學和編程技能。不需要深入的面向對象編程知識，因為可以提供并說明完整的示例。必要時，編碼示例很深入且很復雜。它們也簡潔，準確，完整，是對引入的機器學習概念的補充。處理示例有助于建立理解和應用復雜機器學習算法所需的技能。

本書的學生將學習作為勝任力前提的基礎知識。讀者將了解專門為數據科學專業人員設計的Python Anaconda發行版，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python領域許多機器學習應用程序的基礎。

本書內容包括：

• 使用Scikit-Learn通用的簡單和復雜數據集
• 將數據處理為向量和矩陣以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的Anaconda發行版
• 通過分類器，回歸器和降維應用機器學習
• 調整算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV，JSON，Numpy和Pandas格式加載數據并保存

內容介紹：

這本書分為八章。 第1章介紹了機器學習，Anaconda和Scikit-Learn的主題。 第2章和第3章介紹算法分類。 第2章對簡單數據集進行分類，第3章對復雜數據集進行分類。 第4章介紹了回歸預測模型。 第5章和第6章介紹分類調整。 第5章調整簡單數據集，第6章調整復雜數據集。 第7章介紹了預測模型回歸調整。 第8章將所有知識匯總在一起，以整體方式審查和提出發現。

作者介紹：

David Paper博士是猶他州立大學管理信息系統系的教授。他寫了兩本書-商業網絡編程：Oracle的PHP面向對象編程和Python和MongoDB的數據科學基礎。他在諸如組織研究方法，ACM通訊，信息與管理，信息資源管理期刊，AIS通訊，信息技術案例與應用研究期刊以及遠程計劃等參考期刊上發表了70余篇論文。他還曾在多個編輯委員會擔任過各種職務，包括副編輯。Paper博士還曾在德州儀器（TI），DLS，Inc.和鳳凰城小型企業管理局工作。他曾為IBM，AT＆T，Octel，猶他州交通運輸部和空間動力實驗室執行過IS咨詢工作。 Paper博士的教學和研究興趣包括數據科學，機器學習，面向對象的程序設計和變更管理。

目錄：

在過去的十年里，計算和信息技術突飛猛進。它帶來了醫學、生物學、金融和營銷等各個領域的大量數據。理解這些數據的挑戰導致了統計領域新工具的發展，并催生了數據挖掘、機器學習和生物信息學等新領域。許多這些工具有共同的基礎，但經常用不同的術語表示。這本書在一個共同的概念框架中描述了這些領域的重要思想。雖然方法是統計的，但重點是概念而不是數學。許多例子都給出了，與自由使用彩色圖形。它應該是統計學家和任何對科學或工業數據挖掘感興趣的人的寶貴資源。這本書的覆蓋面很廣，從監督學習(預測)到非監督學習。許多主題包括神經網絡、支持向量機、分類樹和增強——這是任何一本書中對這個主題的首次全面論述。這個主要的新版本的特點，許多主題不包括在原來的，包括圖形模型，隨機森林，集成方法，最小角度回歸和用于lasso的路徑算法、非負矩陣分解和譜聚類。還有一章是關于“寬”數據的方法(p大于n)，包括多重測試和錯誤發現率。Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman是斯坦福大學的統計學教授。他們是這一領域的杰出研究人員:Hastie和Tibshirani開發了廣義可加性模型，并就此寫了一本很受歡迎的書。Hastie在S-PLUS中編寫了大量的統計建模軟件，并發明了主曲線和曲面。Tibshirani提出了Lasso，并且是非常成功的Bootstrap介紹的合著者。弗里德曼是許多數據挖掘工具的共同發明者，包括CART、MARS和投影追蹤。