干货 | 28本大数据/数据分析/数据挖掘电子书合集免费下载！
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数据分析-R语言实战
评价：专门用R语言写的数据分析的书，掌握R的基础后可以看看，侧重数据分析的基本方法，介绍了一些常见的分析方法，比较基础。
推荐指数：四星半
利用Python进行数据分析
评价：这本书是pandas模块的作者写的书，一句话总结：Pandas使用手册。如果用Python做数据分析，基本上Pandas是必不可少的包。
推荐指数：四颗星
Python学习手册
讲述了：Python可移植、功能强大、易于使用，是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。
数据挖掘：R语言实战
评价：和上面的“数据分析-R语言实战”好像是一个系列的，基本上常见的数据挖掘方法都介绍了，有理论有实例，适合入门。
推荐指数：四颗星
数据挖掘概念与技术
评价：入门书，理论多，好像是很多研究生学数据挖掘的教材，很详细，孟小峰老师的翻译还是不错的，相对很多翻译很烂的还是可以的。
推荐指数：四颗星
《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》
评价：本书内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。
统计学习方法
评价：李航博士写的机器学习常见算法的数学推导，讲的算是比较详细了，对于有数学基础的还是很好理解的，如果没有数学基础，可以先看看数分高代凸优化之类的书再看。适合有一定基础的学习。
推荐指数：五颗星
数据挖掘导论
评价：实习的同事本科时上课的教材，也是一部大巨头啊，外国人写的书，很通俗易懂，非常非常详细。
推荐指数：四颗星
《大数据》
评价：（这是一本社科类书籍，想深入研究大数据原理的可以选择其他技术类专业书籍）。作者涂子沛以美国为例，讲述了“数据不仅可以治国，还可以强国”的观点，对中国今后的大数据发展战略提出了建议。
MATLAB神经网络30个案例分析
对于成熟的神经网络，本书给出了MATLAB函数及调用方法；对于前沿的神经网络，本书推导了高效简洁的编程算法；对于需要结合其他方法使用的神经网络，本书也分析了其他方法的原理、使用方法及MATLAB函数，甚至提供了相应的工具箱供读者调用。
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