机器学习学习路径都需要看那些书 机器学习的学习应该看哪些书籍1：个人觉得李航的《统计学习方法》还算可以，属于基本的机器学习入门书籍。2：具体可以结合andrew ng的机器学习视频看->；可以去网易公开课找到，斯坦福大学机器学习3：尝试实现一些最基础的算法。最简单的比如朴素贝叶斯分类器，我当年实现第一个机器学习算法，现在想想还是很激动的。后面的像SVM，决策树也可以试试。4：一定要做一点应用，不然，感觉都是理论，一点感觉都不会有的。比如上面的朴素贝叶斯分类器就可以做一个垃圾邮件过滤系统。5：还有一本书似乎是韩家炜的数据挖掘导论，没读过，但是网上推荐挺多的。6：等你到了一定水平，就可以啃啃PRML了，这个太经典了，有点类似算法中的算法导论7：至于后来，好吧，我还在啃PRML。让其他人说吧。
统计学系新生应该要知道什么？ 统计学顾名思义最重要的就是统计，这是这个偏理科的专业，需要对数学数字很感兴趣！毕业以后可以国考去统计局，也可以去例如保险公司之类的地方上班，前景很不错的。所以在大学期间完成必修的同时，也可以看看《申论》《行政职业能力》，到时候努力一下就是公务员啦！另外在大学有条件的话，一定要多多去实践，对你的学科学习应用很有帮助！
PRML为何是机器学习的经典书籍中的经典？ 都说PRML是机器学习的经典中的经典，是每个机器学习相关方向必须啃得书籍，那么PRML到底经典在哪里呢？与…
综述数据挖掘的应用及发展趋势 你的论文题？有字数要求么？数据挖掘(Data Mining)自1995年在KDD(Knowledge Discover in Database)国际学术会议上由Usama Fayyad首次提出后，已成为当下最流行的词语之一.不仅。
本科统计学专业，大学四年要学习哪些教材 （0）基础课数学分析推荐看中科大版常庚哲和史济怀所写的《数学分析》，难度适中。虽然目前很多学校都是拿华师的数分作教材，但这个教材难度太低，并不适合你提高水平。题主有兴趣的话，直接挑战Rudin甚至是卓里奇的数分也是很好的体验。代数推荐看看丘维声的《高等代数》或李炯生的《线性代数》。同样的，多数学校以北大的王萼芳高代为主要教材，但这本书写得如何我就不吐槽了。丘维声的高代是经典教材，言简意赅且有足够的深度，而李炯生的线代可以作为考研的参考书，难度偏大。（1）概率统计接下来开始入门统计学。题主要知道一些国内统计学方面的理论大牛，他们写的书通常都是质量很好的，比如李贤平、陈希孺、张尧庭、方开泰、钟开莱、茆诗松、王松桂等等。国内概率论方面最好的教材当属李贤平的《概率论基础》，这本书在理论上讲得很深，习题质量很高，通读一遍之后本科级别的概率论不会有什么问题。国内通常是把概率论与数理统计两门课捆绑到一起，数理统计属于统计学的入门课。这方面我推荐陈希孺的、茆诗松的或是浙大的《概率论与数理统计》，其中前两者在讲解方面很清晰，而浙大版则是主流教材。（2）软件统计学常用软件有很多，比如R、SAS、SPSS、。
数据挖掘有什么好的学习资料？ 一方面是书籍资料，建议初学者看看韩家炜的《数据挖掘：概念与技术》，网上就有电子版，可以自行下载；一方面是电子资料，数据挖掘离不开软件，可以考虑学习SPSS Clementine软件，网上有教学视频，帮助理解建模过程。祝学习顺利~
数据挖掘比较经典的教材有哪些？ 韩家炜的数据挖掘概念与技术，但是要做理论研究，我觉得这本书对算法和数学的介绍太少了，可以看看机器学习，模式识别，神经网络方面的。
会数据挖掘技术的请进！ 楼主需要的是数据挖掘从入门到精通，这得专门培训一段时间，据我了解（我不编程）起码得啃好几本算法的书，才能编出有效率的程序。看来你是想编数据挖掘的算法了，去看（加。
管理类学生学数据挖掘的参考书？
