數據分析、數據挖掘有哪些好書值得推薦？由于經常接到私信要求在這個書單之內再推薦兩三本，每個人的行業背景也不一樣，所以就把下面的書單歸類整理一下。
入門讀物：
1.深入淺出數據分析?這書挺簡單的，基本的內容都涉及了，說得也比較清楚，最后談到了 R 是大加分。難易程度：非常易。
2.啤酒與尿布?通過案例來說事情，而且是最經典的例子。難易程度：非常易。
3.數據之美?一本介紹性的書籍，每章都解決一個具體的問題，甚至還有代碼，對理解數據分析的應用領域和做法非常有幫助。難易程度：易。
4.數學之美?這本書非常棒啦，入門讀起來很不錯！
數據分析：
1.SciPy and NumPy?這本書可以歸類為數據分析書吧，因為 numpy 和 scipy 真的是非常強大啊。
2.Python for Data Analysis?作者是 Pandas 這個包的作者，看過他在 Scipy 會議上的演講，實例非常強！
3.Bad Data Handbook?很好玩的書，作者的角度很不同。
適合入門的教程：
1.集體智慧編程?學習數據分析、數據挖掘、機器學習人員應該仔細閱讀的第一本書。作者通過實際例子介紹了機器學習和數據挖掘中的算法，淺顯易懂，還有可執行的 Python 代碼。難易程度：中。
2.Machine Learning in Action?用人話把復雜難懂的機器學習算法解釋清楚了，其中有零星的數學公式，但是是以解釋清楚為目的的。而且有 Python 代碼，大贊！目前中科院的王斌老師（微博： 王斌_ICTIR）已經翻譯這本書了?機器學習實戰?。這本書本身質量就很高，王老師的翻譯質量也很高。難易程度：中。我帶的研究生入門必看數目之一！
3.Building Machine Learning Systems with Python?雖然是英文的，但是由于寫得很簡單，比較理解，又有 Python 代碼跟著，輔助理解。
4.數據挖掘導論?最近幾年數據挖掘教材中比較好的一本書，被美國諸多大學的數據挖掘課作為教材，沒有推薦 Jiawei Han 老師的那本書，因為個人覺得那本書對于初學者來說不太容易讀懂。難易程度：中上。
5.Machine Learning for Hackers?也是通過實例講解機器學習算法，用 R 實現的，可以一邊學習機器學習一邊學習 R。
稍微專業些的：
1.Introduction to Semi-Supervised Learning?半監督學習必讀必看的書。
2.Learning to Rank for Information Retrieval??微軟亞院劉鐵巖老師關于 LTR 的著作，啥都不說了，推薦！
3.Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing??李航老師關于 LTR 的書，也是當時他在微軟亞院時候的書，可見微軟亞院對 LTR 的研究之深，貢獻之大。
4.推薦系統實踐?這本書不用說了，研究推薦系統必須要讀的書，而且是第一本要讀的書。
5.Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference?這個是 Jordan 老爺子和他的得意門徒?Martin J Wainwright?在 Foundation of Machine Learning Research 上的創刊號，可以免費下載，比較難懂，但是一旦讀通了，graphical model 的相關內容就可以踏平了。
6.Natural Language Processing with Python?NLP 經典，其實主要是講 NLTK 這個包，但是啊，NLTK 這個包幾乎涵蓋了 NLP 的很多內容了啊！
機器學習教材：
1.The Elements of Statistical Learning?這本書有對應的中文版：統計學習基礎?。書中配有 R 包，非常贊！可以參照著代碼學習算法。
2.統計學習方法?李航老師的扛鼎之作，強烈推薦。難易程度：難。
3.Machine Learning?去年出版的新書，作者 Kevin Murrphy 教授是機器學習領域中年少有為的代表。這書是他的集大成之作，寫完之后，就去 Google 了，產學研結合，沒有比這個更好的了。
4.Machine Learning?這書和上面的書不是一本！這書叫：Machine Learning: An Algorithmic Perspective 之前做過我帶的研究生教材，由于配有代碼，所以理解起來比較容易。
5.Pattern Recognition And Machine Learning?經典中的經典。
6.Bayesian Reasoning and Machine Learning?看名字就知道了，徹徹底底的 Bayesian 學派的書，里面的內容非常多，有一張圖將機器學習中設計算法的關系總結了一下，很棒。
7.Probabilistic Graphical Models??鴻篇巨制，這書誰要是讀完了告訴我一聲。
8.Convex Optimization?凸優化中最好的教材，沒有之一了。課程也非常棒，Stephen 老師拿著紙一步一步推到，圖一點一點畫，太棒了。

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