作者：admin 发布时间：2023-11-28 12:15 分类：资讯 浏览：60
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推荐：Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》、Ian H. Witten 的《数据挖掘实用机器学习技术》、Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》、Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》、Anand Rajaraman的《大数据》。
如果你刚好正在寻找这方面的入门书籍，那么韩家炜老师写的《数据挖掘：概念与技术》绝对是一个不错的选择。该书针对传统的数据分析方法，常见的如聚类、分类、去噪等，都做了非常细致的说明，并附带详实的算法、实例。
集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。
1、这里我暂且认为想要入门的同学们的基础都是比较薄弱的，咱们不能跳过传统机器学习这条路直接一大步迈进深度学习这个领域中，我们起码要知道神经网络是怎么一回事。
2、机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。在另一方面，如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更为突出。下图展示了不同数据量下机器学习与深度学习的效能水平。
3、用Python做深度学习。感兴趣可以搜搜视频课程，人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。
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2、）大纲中的内容要全部掌握，参考书尽量看。（CDA数据分析师官网都有相关的教材推荐，一定要去官网看最新的，每年教材可能会有调整，以官网为准。）2）复习到位的话，理论题分数差距不大，重点在实操题，多动手，多尝试。
3、数据分析师需要学习以下几个方面的课程：数据管理。数据获取、企业需求：数据库访问、外部数据文件读入 案例分析：使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。相关与差异分析。案例分析：产品合格率的相关与差异分析。
1、《thon编程快速上手》 本书是一本面向实践的Pvthon编程 实用指南。
2、刚入门建议看机器学习导论，那本书很多知识讲的很浅显。
3、机器学习 首先推荐的一本书的周志华的《机器学习》，网称西瓜书，这是机器学习领域的经典入门教材之一，是一本大而全的书！内容中有用到西瓜举例子。
4、看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。
5、总的来说，该书是进一步全面了解当下主流数据分析方法，俯瞰机器学习全貌的不二选择，大家可以按自身兴趣选读相关章节。
1、数据收集 获取或创建语料库周志华推荐书籍，来源可以是邮箱、英文维基百科文章或者公司财报，甚至是莎士比亚周志华推荐书籍的作品等等任何资料。
2、通常的自然语言处理任务可从「分词」—「构建特征」—「训练模型」—「分类或预测应用」。以上流程中，除周志华推荐书籍了分词外，与机器学习通常流程一样。英文一个个单词本身就是分开的，是不需要分词的。
3、循环神经网络周志华推荐书籍：处理 NLP 中普遍存在的动态输入序列的一个最佳的技术方案。但是很快被经典的LSTM取代 卷积神经网络：应用于文本的卷积神经网络只在两个维度上工作，其中滤波器（卷积核）只需要沿着时间维度移动。
4、NLP ：自然语言处理，数据是文本。CV ：计算机视觉，数据是图像。
5、学习python主要有自学和报班学习两种方式。
6、分享Python学习路线：第一阶段：Python基础与Linux数据库这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。
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