不定期更新
有些书是我看过的觉得不错的;
有些是老师和小伙伴推荐的,但是我还没来得及看。
我没读过的书,就不写感想,也不放购买链接了。
完整书名:《数学之美》-- 吴军
《数学之美》是人民邮电出版社于2012年5月出版的图书,作者吴军,2014年再版。书中将高深的数学原理讲得更加通俗易懂,让非专业读者也能领略数学的魅力。通过具体实例教会读者在解决问题时如何化繁为简,如何用数学去解决工程问题,如何跳出固有思维不断去思考创新等。
感想:很喜欢,大晚上不睡觉坐在走廊里借着灯读完(其实是懒,不想去自习室),里面介绍了很多自然语言处理、网页排序算法等等。
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完整书名:《经济计量学精要(原书第4版)》-- 古扎拉蒂
古扎拉蒂博士的《经济计量学精要》既介绍了经典的计量经济基础知识,又着眼于计量经济学科的发展前沿,内容完整、丰富,是一部关于经济计量学基础理论的经典著作!
感想:我的第一本计量经济学教材,读完它再学的李子奈老师的计量经济学,感觉很适合小白,而且书本里讲的很容易理解。
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完整书名:《R语言实战》-- 卡巴科弗
本书注重实用性,是一本全面而细致的R指南,高度概括了该软件和它的强大功能,展示了使用的统计示例,且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析,还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正,新增了近200页内容,介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。
本书适合数据分析人员及R用户学习参考。
感想:这本书相信大家很熟,平时我查阅最多的R语言书籍就是它了。
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完整书名:《多元统计分析(第四版)》-- 何晓群
本书共分14章。主要内容包括多元正态分布、均值向量和协方差阵的检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法,还参考外大量文献系统介绍了近年来在市场研究、顾客满意度研究、金融研究、环境研究等领域应用颇广的较新方法,包括定性数据的建模分析、对数线性模型、logistic回归、路径分析、结构方程模型、联合分析、多变量的图表示法、多维标度法等。
读后感:比较喜欢这本多元统计的教材,实体书和电子版都买了,方便查阅。
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完整书名:《mysql必知必会》-- Ben Forta
MySQL是世界上受欢迎的数据库管理系统之一。书中从介绍简单的数据检索开始,逐步深入一些复杂的内容,包括联结的使用、子查询、正则表达式和基于全文本的搜索、存储过程、游标、触发器、表约束,等等。通过重点突出的章节,条理清晰、系统而扼要地讲述了读者应该掌握的知识,使他们不经意间立刻功力大增。
感想:看名字就知道,都是精华,薄薄一本,但是的确很多需要用到。
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完整书名:《统计学:从数据到结论》-吴喜之
《统计学:从数据到结论(第4版)/全国统计教材编审委员会“十二五”规划教材》每一章的主要部分是用日常语言来引进和解释一些概念,如果可能,就通过例子来说明。如果不涉及应用,这部分就足够了。在《统计学:从数据到结论(第4版)/全国统计教材编审委员会“十二五”规划教材》例题的分析中,同时提供简洁明了的软件代码,可以使读者一边看书,一边自己计算,这会给多数想要自己动手分析数据的读者以方便。每章后面的小结中还展示了与概念及计算有关的一些数学公式以及软件的说明,使那些精力充沛的读者能更深刻地理解内容。这种安排使得本教材能够适用于各种不同水平、不同要求的读者群体。
感想:收获颇多,具体一些我觉得比较让我感受颇深的点,我写成了一系列博客统计学:从数据到结论,在考研复试的时候,正好问道了书里关于非参的知识点,哈哈哈,书籍后半部分有一些决策树之类的算法,全书附代码,感觉不错~
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完整书名:《数据挖掘导论》–陈封能,斯坦巴赫,库玛尔 等
《数据挖掘导论(完整版)》全面介绍了数据挖掘的理论和方法,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。《数据挖掘导论(完整版)》涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时,还能了解更多重要的高级主题。此外,书中还提供了大量示例、图表和习题。
《数据挖掘导论(完整版)》适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材,同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。
感想:真的很好看,很多时候我依然需要查阅这本书,个人认为比韩家炜老师的数据挖掘概念与技术易读,那本我读起来真的有点晦涩难懂,不知道是个人能力问题,还是中文翻译问题。
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完整书名:《机器学习》- 周志华
内容全面;结构合理;叙述清楚;深入浅出。人工智能领域中文的开山之作!
感想:无数人推荐,相信人人都知道,这里再推荐一遍,到了博士都值得反复研读。
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完整书名:《机器学习线性代数基础》-- 张雨萌
数学是机器学习绕不开的基础知识,传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧,想以此高效地打下机器学习的数学基础,针对性和可读性并不佳。本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点,进行新的尝试和突破:从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度,环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容,并分析推荐系统和图像压缩两个实践案例,在介绍完核心概念后,还将线性代数的应用领域向函数空间和复数域中进行拓展与延伸;同时极力避免数学的晦涩枯燥,充分挖掘线性代数的几何内涵,并以Python语言为工具进行数学思想和解决方案的有效实践。
感想:经老师推荐买了一本,读了一半,感觉书中一些从几何上思考问题的方式很耐人寻味,一些我们在考研线性代数中认为理所当然的地方,忽略的地方,本书对其原理讲的很清晰,通过本书还能学到很多线性代数知识,而且不会很难读懂,无负担,且书中附代码。
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完整书名:《概率论与数理统计》-- 陈希孺
内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要,但一般认为超出本课程范围的材料,以备教者和学者选择。《概率论与数理统计》着重基本概念的阐释,同时,在设定的数学程度内,力求做到论述严谨。书中精选了百余道习题,并在书末附有提示与解答。《概率论与数理统计》可作为高等学校理工科非数学系的概率统计课程教材,也可供具有相当数学准备(初等微积分及少量矩阵知识)的读者自修之用。
感想:好看好看好看,一开始用是茆诗松老师的教材,但是可能是当时没有用心学,虽然考试考得不错,但实际上,很多概念不太理解,有点心理很堵的感觉,但是看了这本书后,感觉非常清爽。
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完整书名:《智能优化算法及MATLAB实例》-- 包子杨
智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势,因而得到了国内外学者的广泛关注,并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法――遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明,并给出了具体的MATLAB仿真实例。对于要用这些算法工具来解决具体问题的理论研究和工程技术人员,通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间,通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。
感想:非常实用,小白也能读懂,书里讲了模拟退火算法,免疫算法,蚁群算法等等,并且附上MATLAB代码。
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完整书名:《MATLAB神经网络原理与实例精解》-- 陈明
《MATLAB神经网络原理与实例精解》首先简要介绍了MATLAB软件的使用和常用的内置函数,随后分门别类地介绍了BP网络、径向基网络、自组织网络、反馈网络等不同类型的神经网络,并在每章的最后给出了实例。在全书的最后,又以专门的一章收集了MATLAB神经网络在图像、工业、金融、体育等不同领域的具体应用,具有很高的理论和使用价值。全书内容详实、重点突出,从三个层次循序渐进地利用实例讲解网络原理和使用方法,降低了学习门槛,使看似神秘高深的神经网络算法更为简单易学。
感想:小白都能读懂,实用,附代码。
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完整书名:《机器学习实战》–Peter Harrington
《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理,而是通过“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果”来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道,计算机是一门实践学科,没有真正实现运行,很难真正理解算法的精髓。这本书的好处就是边学边用,非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上,即使对于那些对机器学习有所了解的人来说,通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。
感想:这本书我就几章,但是因为种种原因没有看完,但是个人非常喜欢,希望研究生期间能看完,本书要原理有原理,要代码有代码,最让我映像深刻的是,有些数学原理我一开始没看懂,但是通过python源代码,把数学原理给理解了。
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完整书名:《时间序列分析及应用(R语言)》–克莱尔
《时间序列分析及应用(R语言)(原书第2版)》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用,内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。对所有的思想和方法,都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。
感想:一开始学习的国内一本时序教材,可惜我比较笨没看懂,然后买了这本书,感觉非常好,数学原理很清晰,附代码,不能说现在通过这本书我学的多么好,只能说用的时候我能知道点原理,会把代码敲出来,基本上工作学习中涉及时间序列的内容,我都会用这本书查阅。
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完整书名:《 python编程从入门到实战》-- 埃里克·马瑟斯(Eric Matthes)
上到有编程基础的程序员,下到10岁少年,想入门Python并达到可以开发实际项目的水平,本书是读者优选!
感想:不能说是我的第一本python书,也不能说是我翻阅最多的书,但是可能是我入门时期学python,学的最仔细的一本书。
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完整书名:《算法图解》-- 巴尔加瓦(Aditya Bhargava)
算法是解决问题的一步步流程,也是计算机科学领域的核心主题。如今程序员经常使用的算法已经经过了前人的探索、检验及证明。如果你想搞明白这些算法,又不想被困在繁琐的证明中,本书正是你的选择。这本图示丰富、引人入胜的实用指南将让你轻松学会如何在自己的程序中高效使用重要的算法。
感想:小白都能读懂,关于这本书,我写了系列博客小白的算法初识课堂
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完整书名:《数值分析》–David Kincaid Ward
这是一本对所研究的问题作更多学术性讨论的数值分析教材,介绍了与科学计算有关的各类算法和方法以及这些方法的数学基础。主要内容包括:计算机算术运算、非线性方程的解、解线性方程组、数值线性代数精选、函数逼近、数值微分和数值积分、常微分方程数值解、偏微分方程数值解、线性规划以及*化等。另外,每章配备了大量的习题,其中不乏实用性很强的计算机习题。
本书可作为数学、工程技术、自然科学、计算机科学和其他相关专业高年级本科生或研究生数值分析课程的教材,也可作为计算数学和工程技术人员的参考用书。
感想:说实话,我觉得华章数学译丛系列书,对我有一种强烈的吸引力,虽然对这一系列书籍,我有点无脑推荐的成分,但关键是我能看懂,而且我觉得真的写的不错,虽然有些地方因为翻译原因,有点晦涩。虽然家里买了很多,但是读完的很少,希望自己能研究生期间好好学这些吧~
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完整书名:《黑天鹅》-- 纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
在发现澳大利亚的黑天鹅之前,欧洲人认为天鹅都是白色的,黑天鹅曾经是他们言谈和写作中的惯用语,用来指不可能存在的事物,但是当**只黑天鹅出现时,这个不可动摇的信念崩溃了,黑天鹅的存在,预示着不可预测的重大稀有事件,它们常常带来意料之外的重大冲击,但是人们总是视而不见,并且习惯于自己有限的生活经验和不堪一击的信念来解释它们,最终被现实击溃。
感想:很棒,发人深省,读的时候,顺便写了这本书的系列博客黑天鹅读书笔记
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完整书名:《社会心理学(第四版)》-- 侯玉波
《社会心理学(第四版)》在介绍社会心理学的历史、理论、方法、研究的基础上,选取了社会心理学的几个主要研究领域,并从理论和实践上对其加以分析。这些领域包括:社会认知、社会行为、态度与偏见、人际关系、社会交换与社会影响、团体与领导、文化心理学和健康心理学,最后一章还探讨了目前备受关注的积极心理学。
感想:我认为读心理学的目的,就是为了认识自己,保护自己,发展自己,而社会心理学,可以让我们充分的认识自己,再认识他人。
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完整书名:《终身成长》-- Carol Dweck
斯坦福大学心理学教授卡罗尔·德韦克总结数十年研究成果的经典作品。成功不在先天,不靠外在,关键在于思维模式:是满足于现有成果、避免失败可能的固定型,还是以努力为豪、寻求挑战机会的成长型,决定了你能在成功路上走多远。
感想:读过这本书后,反思了自己的一些行为和想法,是否像书中说的那样,并激励自己朝着"终生成长"的方向发展。
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虽然我是个英语渣渣,但还是有几本书觉得好看的!
完整书名:《语法俱乐部》-- 旋元佑
感想:读完这本,我会自己写英文小作文了,而且语法能保证大致不错~
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完整书名:《罪与罚》-- 陀思妥耶夫斯基
《罪与罚》是俄国文学的高峰,一份触目惊心的犯罪心理报告,是世所公认伟大的世界文学名著。《罪与罚》不仅是陀思妥耶夫斯基的代表作,也代表了俄国文学。对现实和人性精准的把握和描写、对恩典和救赎深刻的追求与理解,在世界范围内广泛流传。
完整书名:《如何阅读一本书》 – 莫提默·J·艾德勒,查尔斯·范多伦
这是一本关于阅读的永不褪色的经典。本书是一本阅读指南,一本指导人们如何阅读的名作,曾高踞全美畅销书排行榜榜首,自问世以来,好评甚多,重版多次。书中介绍了阅读的方法、技巧,阅读所应具备的广阔视野。
感想:当时读的时候感受颇多,还希望认真执行书中的阅读方法,但可惜,我后来比较浮躁,没有将书中的知识应用到实践中,遗憾!
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完整书名:《源泉》-- 安·兰德
《源泉》之所以具有如此恒久的魅力,其中一个根本原因就在于——它是对青年志气的认可,同时它歌颂了人类的光荣,显示了人类的可能性有多大。
每一代人中,只有少数人能完全理解和完全实现人类的才能,而其余的人都背叛了它。不过这并不重要。正是这极少数人将人类推向前进,而且使生命具有了意义。
安.兰德所一贯追求的,正是向这些为数不多的人致意。其余的人与我无关;他们要背叛的不是我,也不是《源泉》。他们要背叛的是自己的灵魂。
感想:小伙伴推荐,但是内容太多了,未读完,先不写。
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