数据挖掘与机器学习经典书目

－－以前上《数据挖掘》课程，老师推荐的数据挖掘与机器学习的经典书目；

－－读过下面的第3本，通俗易懂，个人认为是机器学习入门的一本很好的读本，内容主要包括：线性回归、分类、重抽样方法、线性模型选择与正则化、非线性模型、基于树的方法（决策树、装袋法、随即森林和提升法）、支持向量基、无指导学习。相对而言，书的主要内容还是讲述有指导学习的方法。

1. 《Pattern Recognition and Machine Learning》, Christopher M. Bishop, Springer; 1st ed. 2006.

2. 《统计学习基础(第2版)(英文)》，T.黑斯蒂 (Trevor Hastie)等，世界图书出版公司; 第1版 (2015年1月1日)

3. 《统计学习导论:基于R应用》，加雷斯·詹姆斯 (Gareth James)等，机械工业出版社; 第1版 (2015年5月1日)

（百度盘：链接: https://pan.baidu.com/s/1cgIk8Cqs7OKgELpd6roElg 提取码: h6gc）

4. 《统计学习方法》，李航，清华大学出版社; 第1版 (2012年3月1日)

5. 《机器学习》，周志华，清华大学出版社; 第1版 (2016年1月1日)

6. 《机器学习》，米歇尔 (Mitchell T.M.) (作者), 曾华军 (译者)，机械工业出版社; 第1版 (2008年3月1日)

7. 《模式分类（第2版）》，Duda (作者), 李宏东 (译者)，机械工业出版社; 第1版 (2003年9月1日)

8. 《凸优化(英文)》，鲍迪 (Stephen Boyd)，世界图书出版公司北京公司; 第1版 (2013年10月1日)

9. 《Foundations of Machine Learning》，Mehryar Mohri等，MIT Press (2012年9月7日)

10. 《数据挖掘：概念与技术（英文版·第3版）》，韩家炜等，机械工业出版社; 第1版 (2012年3月1日)

11. 《数据挖掘导论》，陈封能 (Pang-Ning Tan)等，人民邮电出版社; 第2版 (2011年1月1日)

12. 矩阵计算(英文版)(第4版)，戈卢布 (Gene H.Golub)等，人民邮电出版社; 第1版 (2014年3月1日)

13. 《矩阵分析与应用(第2版)》，张贤达，清华大学出版社; 第2版 (2013年11月1日)

14. 《算法导论(原书第3版)》，Thomas H.Cormen等，机械工业出版社; 第1版 (2013年7月1日)

15. 《数值最优化(影印版)》，劳斯特 (Jorge Nocedal)等，科学出版社; 第1版 (2006年1月1日)

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