好书推荐！从事数据挖掘、数据分析必看的书！

1. 适合入门的读物：

《深入浅出数据分析》这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。

《啤酒与尿布》通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。

《数据之美》一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。

《数学之美》这本书非常棒啦，入门读起来很不错！

2. 数据分析：

《SciPy and NumPy》这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。

《Python for Data Analysis》作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！

《Bad Data Handbook》很好玩的书，作者的角度很不同。

3. 适合入门的教程：

《集体智慧编程》学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。

《Machine Learning in Action》用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师已经翻译这本书了机器学习实战 。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！

《Building Machine Learning Systems with Python》虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有Python代码跟着，辅助理解。

《数据挖掘导论》最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。

《Machine Learning for Hackers》也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。

4. 稍微专业些的教程：

《Introduction to Semi-Supervised Learning》半监督学习必读必看的书。

《Learning to Rank for Information Retrieval》微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作，啥都不说了，推荐！

《Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing》李航老师关于LTR的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，贡献之大。

《推荐系统实践》这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。

《Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference》这个是Jordan老爷子和他的得意门徒Martin J Wainwright在Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model的相关内容就可以踏平了。

《Natural Language Processing with Python NLP》经典，其实主要是讲NLTK这个包，但是啊，NLTK这个包几乎涵盖了NLP 的很多内容了啊！

5. 机器学习教材：

《The Elements of Statistical Learning》这本书有对应的中文版：统计学习基础 。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。

《统计学习方法》李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。难易程度：难。

《Machine Learning》去年出版的新书，作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研结合，没有比这个更好的了。

《Machine Learning》这书和上面的书不是一本！这书叫：《Machine Learning: An Algorithmic Perspective》之前做过我带的研究生教材，由于配有代码，所以理解起来比较容易。

《Pattern Recognition And Machine Learning》经典中的经典。

《Bayesian Reasoning and Machine Learning》看名字就知道了，彻彻底底的Bayesian学派的书，里面的内容非常多，有一张图将机器学习中设计算法的关系总结了一下，很棒。

《Probabilistic Graphical Models》鸿篇巨制，这书谁要是读完了告诉我一声。

《Convex Optimization》凸优化中最好的教材，没有之一了。课程也非常棒，Stephen老师拿着纸一步一步推到，图一点一点画，太棒了。