相关书籍阅读

书籍推荐清单（陈关荣教授课题组）-------link

2018 年 21 本复杂性科学新书好书 (集智俱乐部)----link

1. 《数据挖掘导论》----

• 第6章 ，第7章 关联分析

原理讲述较为基本，清楚 ，内容详细完整，章节后有总结分类的大量文献

---

2. 《机器学习实战》 --- Peter Harrington 🌟🌟🌟

• 11章 Apriori算法进行关联分析

有案例，有源码

• 12章 FP- Growth 算法进行发现频繁项集

• 14章 SVD 简化数据

主要是介绍 SVD 在推荐系统中的应用--源码

---

3.《数学之美》-- 吴军 🌟🌟🌟

• 15 章 ： 矩阵运算和文本处理中的两个分类问题 ---笔记link

其中 X矩阵和Y矩阵的含义，始终和书里面理解的不太一样。

• 5章 ： 隐含马尔可夫模型---笔记link

模型简单介绍和训练

• 27章： 期望最大化算法EM

使用自收敛分类 讲解 EM

• 24章： 马尔可夫链的扩展--- 贝叶斯网络---笔记link

加权有向图

• 11章： 关键词的重要性TF-IDF --笔记link

---

4. 《数据挖掘与分析；概念和算法》---Mohammed J.Zaki

• 第8章 - 项集挖掘
• 第10章-- 序列挖掘

---

5. 《概率论与数理统计》--- 茆诗松

• 关于 概率分布的讲解，详细全面

• 贝叶斯相关内容

---

6. 《推荐系统实践 》-- 项量 🌟🌟

• 第一章 好的推荐系统

推荐系统的测评方法--- 很好很全面，

---

7. 《网络科学导论》 -- 🌟🌟🌟

• 节点的重要性 ---

---

8. 《利用python进行数据分析》 -- Wes McKinney

• pandas 入门

基本的创建，索引 ---> 层次化索引