1樓：任性的公貓
推薦兩本真正意義上的神書，一本是《pattern recognition and machine learning》（prml），一本是《deep learning》（ian goodfellow和yoshuabengio寫的那本），絕對符合題主「看了以後大呼過癮」的標準。這兩本書都是屬於「大而全」的型別，兩本書都是從頭到尾講清楚了乙個領域的細節。prml是傳統機器學習，《deep learning》是講的最近幾年興起的深度學習。
先說說prml。之前也看過很多機器學習的書，大多數書講解模型時，都只會講乙個在某種情形下簡化的特殊版本。如針對分類的模型，講了乙個0-1兩類分類模型就結束了，如何應用到多分類就一筆帶過。
再比如迴歸模型，也只是講個單變數不帶正則項的最簡化版。至於加什麼正則、為什麼這麼加更是很少涉及的話題。而看prml的感覺就像作者拿著乙個放大鏡，帶你從模型的motivation、模型的推導過程、模型的推廣、這個模型和其他模型的聯絡等方方面面講解，而且每乙個部分都很詳細，都有非常細緻的推導過程，每步推導過程還都有解釋，這真的是太貼心了。
可能這樣說還是會有人不是很明白，我就舉幾個具體的例子。比如線性迴歸，很簡單的人人都懂的：，大多數書會講到的求解就結束了，稍微詳細點的書會告訴你線性迴歸的本質是：
迴歸目標在列向量張成的空間的投影，就是最好的，但也就僅此而已了。prml裡講線性迴歸用的式子是 y=wtφ(x) ，不僅可以講清楚線性迴歸的基本原理，而且可以利用φ(x)告訴你線性迴歸實際上也可以看做一種核方法，這就給之後章節做了鋪墊。prml還推導了以下事情：
1. 為什麼多維的y與一維的y在本質上是等價的（從一維到多維的推廣） 2. 加l2正則和l1正則項本質是以不同的先驗分佈看待w 3.
為什麼l1正則會產生sparse的結果 4. 對線性迴歸的bias-variance decomposition告訴你機器學習中無處不在的tradeoff：bias、variance等等。
這樣整個模型才算是學透了。
有哪些資料分析、資料探勘的書推薦下
2樓：潮鞋評測
我這邊有些資料，因為現在沒有用了，就送給你了。需要的私信我。
資料分析入門經典書籍推薦
3樓：bonree博睿資料
1、《mysql必知必會》
這本書把sql寫的非常簡單，sql確實也很簡單，其實 pandas 就已可以實現很多資料管理的工作，而瞭解 sql 的意義在於融入到實際的資料使用的場景。
比如企業的資料，多是以資料庫的形式儲存起來的，那麼如果你需要去呼叫你需要的那部分資料，那麼 sql 就是必須的技能。如果你在最開始就想用公司的資料來練習，那麼你可以把這本書的閱讀放到最前面。
內容解析：
書中應該重點掌握的一些點：
select語句：讓你能夠去提取你需要的那部分資料；
delete和update：知道怎麼實現資料的增、刪、改；
資料過濾：where、and、or、萬用字元等過濾方式；
子查詢：查詢中的查詢。
2、《深入淺出統計學》
把這本書放在第一順序，是因為它真的很簡單，非常非常基礎的統計書，適合任何乙個沒有基礎的小白，文科生也能看懂，但是能夠讓你對資料分析的一些基本概念有大致的瞭解。
內容解析：
這本書包括：資訊視覺化、概率計算、幾何分佈、二項分佈及泊松分佈、正態分佈、統計抽樣、置信區 間的構建、假設檢驗、卡方分佈、相關與迴歸，所有知識點都有練習，讀起來輕鬆有趣。
另外，書中提到的一些案例，比如提公升化妝品銷量、分析星巴克銷量、生產線最優解、**abtest、競品分析、薪資**等等，看起來很簡單，但其實都是工作最常見的一些分析場景。這對資料思維的養成，非常有幫助。
總的來說，這本書很難讓你掌握資料分析技術，但它會大大降低你之後學習的一些阻力，過一遍即可。
做資料分析不得不看的書有哪些 知乎精選
4樓：
做資料分析，從入門開始，有一套書籍很合適，《誰說菜鳥不旅和會資料分析》，這套書挺絕裂經典了~目前好像有三篇了，最新的spss我最並鎮閉近準備入手，你可以看看簡本書，感興趣可以去**。
入門篇：工具篇：
spss篇：
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