“這就是閱讀。即將新軟件安裝到大腦里的過程�！�
就我個人而言，我從視頻和在線教程中所學(xué)到的始終沒有從書本中學(xué)到的多。
了解機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)很容易。目前有許多開放課程，你可以馬上就開始學(xué)習(xí)。但是，獲得更深入的學(xué)習(xí)需要額外的努力。例如：你可能會很快了解隨機(jī)森林如何運(yùn)作，但了解其背后的邏輯需要額外的努力。
質(zhì)疑的信心來自于閱讀。有些人很容易接受現(xiàn)狀。另一方面，一些好奇的人則會反思“為什么不能這樣做呢？”就是在這種情況下，人們開始嘗試用新的方式完成任務(wù)。幾乎每個我在美國管理協(xié)會（AMA）遇到的數(shù)據(jù)科學(xué)家，都曾在公開的采訪中強(qiáng)調(diào)過書籍在他們生活中充當(dāng)了不可取代的作用。
以下是我在過去的一年中所發(fā)現(xiàn)的 R 語言和 Python 相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)書籍。閱讀是一個好習(xí)慣，希望通過閱讀本文，你也可以養(yǎng)成閱讀的好習(xí)慣。祝閱讀愉快！
數(shù)據(jù)科學(xué)之R語言
R 語言入門與實(shí)踐
Hands-on Programming with R
作者：Garrett Grolemund
譯者： 馮凌秉
本書適合剛開始學(xué)習(xí) R 語言的人。學(xué)習(xí)寫函數(shù)和循環(huán)可以使你用 R 實(shí)現(xiàn)更多功能。一些人認(rèn)為，R 包可以讓他們避免寫函數(shù)和循環(huán)，但那并不是長久之計。本書將介紹 R 編程環(huán)境的細(xì)節(jié)，同時附有有趣的項(xiàng)目，如加權(quán)骰子，撲克牌，老虎機(jī)等。本書語言淺顯易懂。
大家的 R：高級分析和圖形學(xué)
R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics
作者：Jared P. Lander
本書涵蓋數(shù)據(jù)可視化，數(shù)據(jù)處理，預(yù)測建模等數(shù)據(jù)科學(xué)各方面內(nèi)容，而且并不晦澀難懂。同時內(nèi)容廣泛，細(xì)節(jié)詳實(shí)。強(qiáng)調(diào)了算法的使用標(biāo)準(zhǔn)和每個示例在 R 中的實(shí)現(xiàn)。本書適合傾向從實(shí)際方面理解算法的人群。
R 語言經(jīng)典實(shí)例
R Cookbook
作者: Teetor Paul
譯者：李洪成
本書為幫助人們克服在數(shù)據(jù)預(yù)處理和操作中遇到的各種問題。很多時候，面對熟悉的場景，我們知道要做些什么。但是，如何完成卻成為了一個巨大的挑戰(zhàn)。這本書就很好解決了這個問題。它并沒有對概念進(jìn)行理論解釋，而重點(diǎn)介紹如何在 R 中使用它們。本書涵蓋了廣泛的主題，如概率，統(tǒng)計，時間序列分析，數(shù)據(jù)預(yù)處理等。
R 數(shù)據(jù)可視化手冊
R Graphics Cookbook
作者：Winston Chang
譯者：肖楠, 鄧一碩 , 魏太云
數(shù)據(jù)可視化使人能夠使用形狀和顏色來表達(dá)和分析他們的發(fā)現(xiàn)，而不僅僅使用表格。透徹的了解圖表，明確何時使用哪個圖表，以及如何定制圖表是數(shù)據(jù)科學(xué)家的關(guān)鍵技能。本書不僅僅具有理論知識，而且強(qiáng)調(diào)如何在 R 中構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)集。同時專注使用 ggplot2 包來進(jìn)行可視化。
應(yīng)用預(yù)測建模
Applied Predictive Modeling
作者：Max Kuhn, Kjell Johnson
作者之一 Max Kuhn 本身就是 caret 包的開發(fā)者。本書是理論和實(shí)踐知識的完美融合。它討論了幾個關(guān)鍵的機(jī)器學(xué)習(xí)主題，如過擬合，特征選擇，線性和非線性模型，樹型方法等。并且使用 caret 包演示了所有算法。Caret 是 CRAN 庫中功能強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)包之一。
統(tǒng)計學(xué)習(xí)導(dǎo)論:基于 R 應(yīng)用
Introduction to Statistical Learning
作者：Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani
譯者：王星
本書是最詳盡統(tǒng)計建模的書之一。此外，它包括對線性回歸，邏輯回歸，樹木，SVM，無監(jiān)督學(xué)習(xí)等主題的深入解釋。由于是導(dǎo)論，所以解釋淺顯易懂，任何新手都可以輕松學(xué)習(xí)。而且還附有練習(xí)。推薦這本書給所有使用 R 語言進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)新手。
統(tǒng)計學(xué)習(xí)要素
Elements of Statistical Learning
作者：Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
本書是“統(tǒng)計學(xué)習(xí)導(dǎo)論”的下一部分。它包含更高級的主題，因此不建議跳過上一本書直接讀這本。這本書適合掌握機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識的人。它涉及收縮方法，不同的線性回歸方法，分類，內(nèi)核平滑，模型選擇等。對于想深入了解機(jī)器學(xué)習(xí)的人來說，這是一本必讀書。
機(jī)器學(xué)習(xí)與 R 語言
Machine Learning with R
作者: Brett Lantz
譯者: 李洪成, 許金煒, 李艦
書中作者解釋概念淺顯易懂，令人印象深刻。本書圍繞機(jī)器學(xué)習(xí),同時涵蓋了很多實(shí)踐方面的知識。通過案例研究，討論了 Bagging，Boosting，SVM，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，聚類等算法。這些案例將幫助你了解這些算法。另外還闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)參數(shù)的知識。
掌握機(jī)器學(xué)習(xí)與 R 語言
Mastering Machine Learning with R
作者: Cory Lesmeister
本書適合所有想要通過掌握 R 語言進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)人。它包括（幾乎）所有算法及其在 R 語言中的執(zhí)行。此外，本書介紹了一些用于機(jī)器學(xué)習(xí)的 R 包，包括最近推出的 H2o 包。本書還介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的最新發(fā)展，因此建議每個學(xué)習(xí) R 語言的人閱讀本書。但是，不能期望從本書中學(xué)習(xí)到高級機(jī)器學(xué)習(xí)概念，如堆疊。
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