8.《数据之巅》对大数据追根溯源 ， 提出当前信息技术的发展 ， 已经让中国获得了后发优势 ， 中国要在大数据时代的全球竞争中胜出 ， 必须把大数据从科技符号提升成为文化符号 ， 在全社会倡导数据文化 。6.《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统 。
想要学习大数据 ， 应该看些什么书？
推荐的学习书单1.《统计学习基础 数据挖掘、推理与预测》尽管应用的是统计学方法 ， 但强调的是概念 ， 而不是数学 。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛 ， 从有指导的学习（预测） ， 到无指导的学习；从神经网络、支持向量机 ， 到分类树、提升等主题 ， 应有尽有 ， 许多例子还附以彩图 ， 是同类书籍中介绍最全面的 。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据 。
【参考文献别太水,大数据参考文献有什么区别】理解这些数据是一种挑战 ， 这导致了统计学领域新工具的发展 ， 并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域 。2.《模式分类》第二版除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外 ， 读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法 ， 其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等 。
3.《推荐系统实践》过大量代码和图表全面系统地阐述了和推荐系统有关的理论基础 ， 介绍了评价推荐系统优劣的各种标准(比如覆盖率、满意度)和方法(比如AB测试) ， 总结了当今互联网领域中各种和推荐有关的产品和服务 。4.《深入搜索引擎–海量信息的压缩、索引和查询》理论和实践并重 ， 深入浅出地给出了海量信息数据处理的整套解决方案 ， 包括压缩、索引和查询的方方面面 。
其最大的特色在于不仅仅满足信息检索理论学习的需要 ， 更重要的是给出了实践中可能面对的各种问题及其解决方法 。5.《概率论与数理统计》这本书不用过多介绍了吧 ， 普遍大学里大一时期的教科书 ， 只恨当年没听课啊 ， 现在正在慢慢啃 。6.《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统 。
7.《Web数据挖掘》信息检索领域的书籍 ， 该书深入讲解了从大量非结构化Web数据中提取和产生知识的技术 。书中首先论述了Web的基础（包括Web信息采集机制、Web标引机制以及基于关键字或基于相似性搜索机制） ， 然后系统地描述了Web挖掘的基础知识 ， 着重介绍基于超文本的机器学习和数据挖掘方法 ， 如聚类、协同过滤、监督学习、半监督学习 ， 最后讲述了这些基本原理在Web挖掘中的应用 。
《Web数据挖掘》为读者提供了坚实的技术背景和最新的知识 。8.《数据之巅》对大数据追根溯源 ， 提出当前信息技术的发展 ， 已经让中国获得了后发优势 ， 中国要在大数据时代的全球竞争中胜出 ， 必须把大数据从科技符号提升成为文化符号 ， 在全社会倡导数据文化 。9.《深入浅出统计学》本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等 ， 完整涵盖AP考试范围 。
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