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顶级的机器学习和数据挖掘书籍——在这篇评论中,我们从100本机器学习和数据挖掘的书中收集了各种要素(例如在线评论/评级,涵盖的主题,作者在行业内的权威性,价格,等等)。我们用这些要素来计算出每本书的质量评分,并列出了个人读过的一些机器语言/数据挖掘/自然语言处理的书籍。
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买家会喜欢我们的列表,因为它是根据数据处理得出的,非常客观。读者应该注意到这里列出的所有书籍是从100本在售书籍中精选出来的优秀书籍,质量极高。让我们看看列表吧:
1.统计学习导论:在R中的应用
61.36美元
质量评分:10/10
这本书在亚马逊上有很高的排名,是由来自南加州大学、斯坦福大学和华盛顿大学的三位教授写的。三位作者:加雷思·詹姆斯、丹妮拉威腾和特雷弗·黑斯蒂都有数据统计的学术背景。这本书比“统计学习基础”在R中呈现的例子更具操作性。
2.统计学习要素:数据挖掘、推理和预测,第二版
62美元
质量评分:9/10
这是一本在亚马逊上排名良好的书,由斯坦福大学的三位统计学教授编写。第一作者是特雷弗·黑斯蒂,有着统计及生物统计研究背景。关于这本书的一个有趣的事情是,作者从统计学角度来看机器学习的问题。这本书似乎更偏重于理论,所以有些读者可能会选择排除它!
3.模式识别和机器学习
60美元
质量评分:8/10
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