集体智慧编程下载

① python的推荐书籍有哪些

推荐的几本Python入门自学到精通必看的书籍吧~

1、《“笨办法”学Python》

为什么把它作为推荐给Python入门自学者的第一本书？因为它足够有趣吸引人。一开始我们都是凭着兴趣学习的，如果在刚刚开始学习的时候，就看深奥难读的书，很容易就从入门到放弃。而且这本书里每一章知识讲完后，都会配有相应的练习小题，帮助初学者在学中练，练中学，进一步巩固相关知识点。总之，这本书以习题的方式引导学习者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲授到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。可以说，这本书是零基础入门Python的不二之选！

2、《Python快速编程入门》

这本书是一本Python基础教程，因此全部内容定位于Python的基本知识、语法、函数、面向对象等基础性内容。在夯实基础后，该书后一章设置了游戏开发的综合训练，帮助初学者更好掌握相关知识。除此之外，本书附有配套视频、源代码、习题、教学课件等资源。总之，

本书既可作为高等院校本、专科计算机相关专业的程序设计课程教材，也可作为Python编程基础的学习教材，是一本适合广大编程开发初学者的入门级教材。

3、《Python高手之路(第3版) 》

本书不适合零基础学习者，适合有一定Python基础的学习者阅读。因为该书完全从实战的角度出发，介绍了需要系统掌握的Python知识。更为难得的是，本书结合了Python在OpenStack中的应用进行讲解，非常具有实战指导意义。此外，本书还涉及了很多高级主题，如性能优化、插件化结构的设计与架构、Python
3的支持策略等。因此，本书适合初中级层次的Python程序员阅读和参考。

4、《Python算法教程》

本书最大的优点简单概括起来就是知识点清晰，语言简洁。书中用Python语言来讲解算法的分析和设计，主要关注经典的算法，帮助读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。本书概念和知识点讲解清晰，语言简洁，因此适合对Python算法感兴趣的初中级用户阅读和自学，也适合高等院校的计算机系学生作为参考教材来阅读。

5、《Python核心编程（第3版）》

本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容，因此是每个想要精通Python的工程师必须要学习和了解的内容。在本书中，Python开发人员兼企业培训师Wesley
Chun会帮助学习者将Python技能提升到更高的水平。而且书中讲解了应用开发相关的多个领域，可以帮助读者立即应用到项目开发中。

6、《精通Python自然语言处理》

众做周知，自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南，该书介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。

以上就是推荐的Python入门到精通的所有书籍，相信总有一本适合你。但想要快速入门Python开发，仅靠看书怎么够，毕竟编程最重要的就是练习。

对于Python开发有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看Python开发书籍开始入门！B站上有很多的Python教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

② 自学python看什么书比较好

《Learn Python the Hard Way》
本书是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。
本书结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。
《Python Cookbook》
同样很有名。
本书介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，从最基本的字符、文件序列、字典和排序，到进阶的面向对象编程、数据库和数据持久化、 XML处理和Web编程，再到比较高级和抽象的描述符、装饰器、元类、迭代器和生成器，均有涉及。书中还介绍了一些第三方包和库的使用，包括 Twisted、GIL、PyWin32等。本书覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了通用的解决方案。书中的代码和方法具有很强的实用性，可以方便地应用到实际的项目中，并产生立竿见影的效果。
《A Byte Of Python》
中文《简明Python教程》本书采用知识共享协议免费分发，意味着任何人都可以免费获取，这本书走过了11个年头，最新版以Python3为基础同时也会兼顾到Python2的一些东西，内容非常精简。
《Head first Python》
中文《深入浅出Python》这本书的内容通熟易懂，配有大量插图，没有长篇累牍地说教，让你在学习过程中不会觉得枯燥，同为入门推荐书目。
《父与子的编程之旅》
这并不是关于亲子关系的编程书，而是一本正儿八经Python编程入门书，只是以这种寓教于乐的形式阐述编程，显得更轻松愉快一些。
《Effective Python》
本书可以帮你掌握真正的 Pythonic 编程方式，令你能够完全发挥出Python语言的强大功能，并写出健壮而高效的代码
《流畅的Python》
本年度最好的一本Python进阶书籍，从点到面、从最佳编程实践深入到底层实现原理。每个章节配有大量参考链接，引导读者进一步思考。
《Python源码剖析》
深入Python底层原理，适合对Python实现原理感兴趣的开发者阅读。
《集体智慧编程》
一本注重实践，以机器学习与计算统计为主题背景，讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源的书，本书代码示例以Python为主。入门人工智能的都应该看看这本书。
《利用 Python 进行数据分析》
数据分析库 pandas 作者写的，数据分析入门就靠它了。
Python源码剖析
内容比较深入，找到书看过，看的我一脸懵逼，所以这本书建议有一定基础后尝试去看，对于原理掌握大有裨益。
本书以CPython为研究对象，在C代码一级，深入细致地剖析了Python的实现。书中不仅包括了对大量Python内置对象的剖析，更将大量的篇幅用于对Python虚拟机及Python高级特性的剖析。通过此书，读者能够透彻地理解Python中的一般表达式、控制结构、异常机制、类机制、多线程机制、模块的动态加载机制、内存管理机制等核心技术的运行原理。
《Python核心编程（第二版）》
内容比较简单，这版是2.x的入门资料。
·学习专业的Python风格、最佳实践和好的编程习惯；
·加强对Python对象、内存模型和Python面向对象特性的深入理解；
·构建更有效的Web、CGI、互联网、网络和其他客户端/服务器架构应用程序及软件；
·学习如何使用Python中的Tkinter和其他工具来开发自己的GUI应用程序及软件；
·通过用C等语言编写扩展来提升Python应用程序的性能，或者通过使用多线程增强I/0相关的应用程序的能力；
·学习Python中有关数据库的API，以及如何在Python中使用各种不同的数据库系统，包括MySQL、Postgres和 SQLite。
《Python学习手册》
无论你是刚接触编程或者刚接触Python，通过学习《Python学习手册》，你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册(第3版)》，你会对这门语言有足够的了解，从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。《Python学习手册(第3版)》让你对Python语言有深入而完整的了解，从而帮助你理解今后遇到的任何Python应用程序实例。如果你准备探索Google和YouTube为什么选中了Python，《Python学习手册(第3版)》就是你入门的最佳指南。
《Python科学计算》
高阶书，但是内容充实。
本书介绍如何用Python开发科学计算的应用程序，除了介绍数值计算之外，还着重介绍如何制作交互式的2D、3D图像，如何设计精巧的程序界面，如何与C语言编写的高速计算程序结合，如何编写声音、图像处理算法等内容。书中涉及的Python扩展库包括NumPy、SciPy、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV等，涉及的应用领域包括数值运算、符号运算、二维图表、三维数据可视化、三维动画演示、图像处理以及界面设计等。
《Python标准库》
对于程序员而言，标准库与语言本身同样重要，它好比一个百宝箱，能为各种常见的任务提供完美的解决方案，所以本书是所有Python程序员都必备的工具书！本书以案例驱动的方式讲解了标准库中一百多个模块的使用方法（如何工作）和工作原理（为什么要这样工作），比标准库的官方文档更容易理解（一个简单的示例比一份手册文档更有帮助），为Python程序员熟练掌握和使用这些模块提供了绝佳指导。
《像计算机科学家一样思考Python》
当初就是这本书带我入了坑。
《像计算机科学家一样思考python》按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授python语言编程。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。《像计算机科学家一样思考python》并不是一本介绍语言的书，而是一本介绍编程思想的书。和其他编程设计语言书籍不同，它不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的角度出发，用生动的示例和丰富的练习来引导读者渐入佳境。
作为一个新人，这几本书已经够多了——如果你仔细读，这些书足够帮你完成中级Python程序员进阶。

③ 机器学习该怎么入门

你学过单片机吗？AX-12是数字舵机，数字舵机是发串行指令控制的。

你可以详细看看它的资料，然后用单片机试试，滑历用起来比一般的模拟舵机还要简单的。

建议你到robot360上看看，那唯缓里有很多关于数字舵机和模拟舵机原理及使用的文章，也有信山搜这个舵机的资料呢，应该对你学习有帮助。

④ 如何系统地自学 Python

是否非常想学好 Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？

幸运的是，Python 是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。

Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面：

语法简洁明了：相对 Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。

切入点很多：Python 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。

废话不多说，学会一门语言的捷径只有一个： Getting Started

¶ 起步阶段
任何一种编程语言都包含两个部分：硬知识和软知识，起步阶段的主要任务是掌握硬知识。

°1 硬知识
“硬
知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，例如：变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一
种语法，实际是建立了一种思维。例如：让一个 Java 程序员去学习 Python，他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到
Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。

如果你是刚开始学习编程的新手，一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。

下面列出了一些适合初学者入门的教学材料：

❖“笨方法学 Python”：http://learnpythonthehardway.org/book/
这本书在讲解 Python 的语法成分时，还附带大量可实践的例子，非常适合快速起步。

❖“廖雪峰的 Python 2.7 教程”：Home - 廖雪峰的官方网站
Python 中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。

❖“The Hitchhiker’s Guide to Python!”：The Hitchhiker’s Guide to Python!
这本指南着重于 Python 的最佳实践，不管你是 Python 专家还是新手，都能获得极大的帮助。

❖“Python 官方文档”：Our Documentation
实践中大部分问题，都可以在官方文档中找到答案。

❖ 辅助工具：Python Tutor
一个 Python 对象可视化的项目，用图形辅助你理解 Python 中的各种概念。

Python 的哲学：
用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。
学习也是一样，虽然推荐了多种学习资料，但实际学习的时候，最好只选择其中的一个，坚持看完。

必要的时候，可能需要阅读讲解数据结构和算法的书，这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。

°2 软知识
“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分，即使完全不了解不会使用，也不会妨碍你去编程，只不过写出的程序，看上去显得“傻”了些。

对
这些知识的学习，取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言，起步阶段极易走火，或者在选择 Python 版本时徘徊不决，一会儿看 2.7
一会儿又转到 3.0，或者徜徉在类库的大海中无法自拔，Scrapy，Numpy，Django
什么都要试试，或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动，或者整天跪舔语法糖，老想着怎么一行代码把所有的事情做完，或者去构想
圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。

很多“大牛”都会告诫初学者，用这个用那个，少走弯路，这样反而把初学者推向了真正的弯路。
还不如告诉初学者，学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug，只能脚踏实地，没有奇迹只有狗屎的过程。

选择一个方向先走下去，哪怕脏丑差，走不动了再看看有没有更好的解决途径。

自己走了弯路，你才知道这么做的好处，才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式，为什么面向过程可以解决却偏要面向对象，为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存，为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...

更重要的时，你会明白，高层次的解决方法都是对低层次的封装，并不是任何情况下都是最有效最合适的。

技术涌进就像波浪一样，那些陈旧的封存已久的技术，消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热，某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么？

因此，不要担心自己走错路误了终身，坚持并保持进步才是正道。

起步阶段的核心任务是掌握硬知识，软知识做适当了解，有了稳固的根，粗壮的枝干，才能长出浓密的叶子，结出甜美的果实。

¶ 发展阶段
完成了基础知识的学习，必定会感到一阵空虚，怀疑这些语法知识是不是真的有用。

没错，你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值，当然不能停留在语法层面。
发展阶段的核心任务，就是“跳出 Python，拥抱世界”。

在你面前会有多个分支：科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。

拿
爬虫举例，如果你对计算机网络，HTTP协议，HTML，文本编码，JSON一无所知，你能做好这部分的工作么？而你在起步阶段的基础知识也同样重要，如
果你连循环递归怎么写都还要查文档，连 BFS 都不知道怎么实现，这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样，非常低效。

在这个阶段，不可避免要接触大量类库，阅读大量书籍的。

°1 类库方面
“Awesome Python 项目”：vinta/awesome-python · GitHub
这里列出了你在尝试解决各种实际问题时，Python 社区已有的工具型类库，如下图所示：

你可以按照实际需求，寻找你需要的类库。

至于相关类库如何使用，必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的，所以，英语不好的同学，需要恶补下。

°2 书籍方面：
这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍，详细的请看豆瓣的书评：

科学和数据分析：
❖“集体智慧编程”：集体智慧编程 (豆瓣)
❖“数学之美”：数学之美 (豆瓣)
❖“统计学习方法”：统计学习方法 (豆瓣)
❖“Pattern Recognition And Machine Learning”：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖“数据科学实战”：数据科学实战 (豆瓣)
❖“数据检索导论”：信息检索导论 (豆瓣)

爬虫：
❖“HTTP 权威指南”：HTTP权威指南 (豆瓣)

Web 网站：
❖“HTML & CSS 设计与构建网站”：HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)

...

列到这里已经不需要继续了。

聪明的你一定会发现上面的大部分书籍，并不是讲 Python 的书，而更多的是专业知识。

事实上，这里所谓“跳出 Python，拥抱世界”，其实是发现 Python 和专业知识相结合，能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度，更多的取决于自己的专业知识。

¶ 深入阶段
这个阶段的你，对 Python 几乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。

可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢？这时候就不能停留在表面了，勇敢的拆开 Python 的黑盒子，深入到语言的内部，去看它的历史，读它的源码，才能真正理解它的设计思路。

这里推荐一本书：
“Python 源码剖析”：Python源码剖析 (豆瓣)
这本书把 Python 源码中最核心的部分，给出了详细的阐释，不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。

另
外，Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言，也就是说，相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java
基于类的面向对象而言，它都不够纯粹。换而言之，编程语言的“道学”，在 Python
中只能有限的体悟。学习某种编程范式时，从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 语言的根源。

这里推荐一门公开课
“编程范式”：斯坦福大学公开课：编程范式
讲师高屋建瓴，从各种编程范式的代表语言出发，给出了每种编程范式最核心的思想。

值得一提的是，这门课程对C语言有非常深入的讲解，例如C语言的范型和内存管理。这些知识，对阅读 Python 源码也有大有帮助。

Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中，例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金，也是个不错的选择。

¶ 最后的话
每个人学编程的道路都是不一样的，其实大都殊途同归，没有迷路的人只有不能坚持的人。虽然听上去有点鸡汤，但是这是事实。

希望想学 Python 想学编程的同学，不要犹豫了，看完这篇文章，Just getting started～

⑤ 机器学习实战 和集体智慧编程哪个好

您好，希望以下回答能帮助您
目前没有pdf,我这两本都有,是值得购买的好书～第一本入门,一本算是机器学习领域中文书python解释目前最好的～
如您还有疑问可继续追问。

⑥ 数据挖掘方向，Python中还需要学习哪些内容

就题论题，还包括：
1. Python 数据库连接库，例如MySQL 连接库的应用，这决定你的数据从哪里来。这里面涉及到sql语法和数据库基本知识，是你在学习的时候必须一起学会的。
2. Python 做基本数据计算和预处理的库，包括numpy ，scipy，pandas 这三个用得最多。
3. 数据分析和挖掘库，主要是sklearn，Statsmodels。前者是最广泛的机器学习库，后者是侧重于统计分析的库。（要知道统计分析大多时候和数据挖掘都错不能分开使用）
4. 图形展示库。matpotlib，这是用的最多的了。
说完题主本身 要求，楼上几位说的对，你还需要一些关于数据挖掘算法的基本知识和认知，否则即使你调用相关库得到结果，很可能你都不知道怎么解读，如何优化，甚至在什么场景下还如何选择算法等。因此基本知识你得了解。主要包括：
1.统计学相关，看看深入浅出数据分析和漫画统计学吧，虽然是入门的书籍，但很容易懂。
2.数据挖掘相关，看看数据挖掘导论吧，这是讲算法本身得书。
剩下的就是去实践了。有项目就多参与下项目，看看真正的数据挖掘项目是怎么开展的，流程怎样等。没有项目可以去参加一些数据挖掘或机器学习方面的大赛，也是增加经验得好方法。

⑦ 求《集体智慧编程》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~

《集体智慧编程》网络网盘pdf最新全集下载:
链接: https://pan..com/s/175GO50ZxupChu_r1I1tlQg

⑧ 从python基础到爬虫的书有什么值得推荐

前两篇爬虫12（点击头像看历史）

资料仅供学习

方式一

直接爬取网站

http://chanyouji.com/（网站会拦截IP，第二篇就用到了）

1~打开网页，里面有很多人分享的游记，我们就进行游记爬取2~点开其中一篇游记，看到链接地址形式http://chanyouji.com/trips/，这个时候，思考，这个数字代表的含义？会不会是游记在数据库的ID，如果是的话那我们换个数字会不会得到别的游记，试一下访问http://chanyouji.com/trips/，确实看到了不一样的游记。自己试试

学习过程中遇到什么问题或者想获取学习资源的话，欢迎加入学习交流群

，我们一起学Python！

每天晚上都有大神与你高清视频免费分享交流行业最新动态凑热闹就不要加了群名额有限！

⑨ 编程必看的6本书

编程必看的6本书，程序员必须具备的编程思维!

1.《程序员修炼之道》

豆瓣评分: 9.1

全球畅销，关于程序员的经典必读书籍之这本书涵盖了从个人责任、职业发展，到讲解各种架构技术，全面阐释了软件开发时不同方面的最佳实践操作和重大陷阱。这本书不仅可以帮助改变编码的习惯，还可以改变作为一个程序员的性格，值得你反复阅读。

2.《人月神话》

豆瓣评分:9.0

程序员经典必读书籍，被视为软件行业的圣经。在本书中，作者为人们管理的复杂项目提供了最具洞察力的见解，既有很多发人深省的观点，又有大量软件工程的实践。虽然距离书籍的出版已过去了几十年，但是其中的观念以及理论仍然具有极高的借鉴价值。

3.《JavaScript权威指南》

豆瓣评分: 9.5

人称“犀牛书”，学习JavaScript经典之作。本书主要讲解了有关JavaScript语言，以及对JavaScript程序中可能用到的慧搜纯重要的客户端API和服务器端API提供深入的介绍。这本书篇幅较长，书中的理论深入浅出，内容非常详尽，建议有一定编程基础的人再去阅读此书。

4.《Python编程: 从入门到实践》

豆瓣评分:9.2

Python入门宝藏书籍。本书分为两个部分: 基础知识和项目实战，先是对Python基础知识循序渐进地学习，再通过一个个优质项目的实战训练，培养自己的编程思维，分析问题的技巧和角度。整本书内容十分友好，没有什么特别晦涩难懂的知识点，讲解也非常到位可以迅速让小白了解Python。

5.《重构》

豆瓣评分: 9.1

软件开发“教父”Martin Fowler的经典着作。本书清晰揭示了重构的过程、原理和实践准则，不失为一本详实的工具宝典。相较于原版改进了众多重构手法，接地气并且更适应时代。阅读这本书需要一定基础的JavaScript知识，程序开前咐发人员可以在理解重构概念的基础上，对自己的编程语言进行针对性的更改。

6.《集体智慧编程》

豆瓣评分:9.0

程序员入门佳作。本书以机器学习与计算统计为基础，讲述了如何挖掘和分析Web上的数据和资源，以及如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，通过复杂的算法来获取、收集并分析用户的数据以创造新的用户价值和商业价值。本书内容丰富，实践性强是一本非常实用的学习Python的宝漏闷典。

⑩ 机器学习，数据挖掘的书有哪些

数据挖掘/机器学习
4.大数据时代的R语言 数据挖掘：R语言实战
评价：和上面的“数据分析-R语言实战”好像是一个系列的，基本上常见的数据挖掘方法都介绍了，有理论有实例，适合入门。
推荐指数：四颗星

5.数据挖掘概念与技术
评价：入门书，理论多，好像是很多研究生学数据挖掘的教材，很详细，孟小峰老师的翻译还是不错的，相对很多翻译很烂的还是可以的。
推荐指数：四颗星

6.机器学习实战
评价：Python写的，没有Python基础的话还是先学学Python吧，基本上都是实例为主，代码很详细，讲的也很通俗易懂，github上可以下载代码
推荐指数：五颗星

7.集体智慧编程
评价：和机器学习实战一起看的，也基本上都是实例，翻译的也可以，比镇行“探索性数据分析”的翻译好多了！！有代码，可以实操，基本上真正掌握了可以应御知哗对一般的数据挖掘猛坦的需求了。
推荐指数：五颗星

8.统计学习方法
评价：李航博士写的机器学习常见算法的数学推导，讲的算是比较详细了，对于有数学基础的还是很好理解的，如果没有数学基础，可以先看看数分高代凸优化之类的书再看。适合有一定基础的学习。
推荐指数：五颗星

9.推荐系统实战
评价：看名字就知道是讲推荐系统的，对于不知道推荐系统是啥的可以好好看看，看完基本上了解推荐系统的大概框架和流程，也有一些例子，但是每个例子以及理论都讲的很浅，没有深入，只适合入门。
推荐指数：四颗星

10.数据挖掘导论
评价：实习的同事本科时上课的教材，也是一部大巨头啊，外国人写的书，很通俗易懂，非常非常详细。
推荐指数：四颗星