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小白学数据挖掘与机器学习——SPSSModeler案例篇

张浩彬
通俗易懂传授数据科学，结合SPSSModeler与行业案例。

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医疗大数据挖掘与可视化

赵杰
普及医疗大数据挖掘与可视化技术，对提升医疗行业数据的质量与处理效率、实现数据价值的优化、推动精准医疗深入应用有着重要的作用。本书内容立足于医疗大数据的挖掘与可视化，分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等5部分，共10章，包含医疗大数据及其平台的发展概况，医疗大数据的采集、清洗、融合，医疗大数据挖掘概述、工具与方法，医疗大数据可视化概述、工具与方法，以及用实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方

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PowerBI数据挖掘与可视化分析

裴丽丽编著
“人人都是数据分析师”系列，深入浅出讲解PowerBI应用和秘诀，让你的数据“狂飙”。

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洞察大数据价值：SAS编程与数据挖掘

杨池然刘璐编著
《洞察大数据价值：SAS编程与数据挖掘》以SAS9.4版本为开发平台，通过与实际开发应用实例相结合的方式，将理论联系实践，由浅入深地讲解SAS编程和数据挖掘的实践案例。其中统计分析应用、数据挖掘和实践案例综合讲解与分析是本书的一大特色。《洞察大数据价值：SAS编程与数据挖掘》融入了作者多年工作中大量的实践案例，通过实践案例程序详细解读的方式，帮助学习者理解大数据分析与数据挖掘。《洞察大数据价值：S

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机器学习实战

[美]PeterHarrington
《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容，介绍并实现机器学习的主流算法。

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Python机器学习

郭羽含陈虹肖成龙主编
《Python机器学习》从实用的角度出发，整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手，由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库，以及复杂的机器学习基本理论和算法，并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识，以直观的案例辅助读者理解，并以图表形式展示代码和运行结果，配合习题巩

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实用机器学习

孙亮黄倩
大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间，各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时，书中不但阐述基本原理，而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法，本书介绍了R语言中相应的软件包

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机器学习基础

编著
近年来人工智能技术蓬勃发展，人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下，能够快速上手，使用Python语言实现常用的机器学习算法，并解决一些实际的问题，我们策划并出版本书。本书共14章，内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建，目前各个领域中的热门算法，以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门，在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为

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机器学习实战

编著
本书共11章，从推荐系统的发展历史、基本构成开始，依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型；再从经典排序模型到基于深度学习的排序，顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐，搭建了完整的推荐系统技术体系，这是一个由浅入深的系统学习过程。

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Python机器学习编程与实战

林耀进张良均
本书共8章，内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题，后两章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。

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Python机器学习入门与实战

桑园编著
本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。

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高等数学（下册）

保定学院数学与计算机系编
本书系统介绍了高等数学的基本概念、基本理论和基本方法，分为上、下两册。上册含函数、极限和连续，导数与微分，微分中值定理与导数的应用，不定积分，定积分及其应用。下册含向量代数与空间解析几何、多元函数微分学、多元函数积分学、无穷级数、常微分方程等内容。每章均配有习题，书末附有习题参考答案，便于教与学。本书还引入数学工具软件Matlab，配合书中内容，介绍了用Matlab解数学问题的基本方法。本书可用作

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Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习

方勇　著
本书基于Python语言，介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容，涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习，以及丰富的实战案例。

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大数据：挖掘数据背后的真相

[日] 松本健太郎
无须数学、统计学基础，轻松掌握大数据。

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机器学习：公式推导与代码实现

鲁伟
本书基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现。

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场景化机器学习

[澳]道格·哈金（Doug
本书展示了如何在业务场景中应用机器学习，全书分为三个部分。第一部分介绍有效的决策如何帮助公司提高生产率以保持竞争力，阐释如何使用开源工具和AWS工具将机器学习应用于业务决策中。第二部分以虚拟人物为主线，研究六个场景，这些场景展示了如何使用机器学习来制定各种业务决策。第三部分讨论如何在Web上设置和共享机器学习模型，还介绍了一些案例。

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机器学习公式详解

谢文睿
适读人群：（1）高等院校人工智能、计算机、自动化等相关专业机器学习方向的学生；（2）学术界机器学习领域的研究人员和教师；（3）工业界对机器学习感兴趣的专业人员和工程师。1.周志华教授“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南！“南瓜书”系Datawhale成员自学笔记，对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。2.机器学习初学小白提升数学基础能力的必备练习册！以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节，补充大量重、难点数学知识和参考材料，分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，对于初学机器学习的小白也能上手练习！3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐

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机器学习工程实战

[加] 安德烈·布可夫
机器学习入门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践。

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机器学习Python实战

张松慧陈丹　主编
本书使用Python的机器学习算法库scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用，内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林算法、支持向量机、k-mcans算法、神经网络、模型评估与优化。本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器学习的重要算法进行讲解，提供一条从实践出发掌握机器学习知识的途径，读者即使没有很扎实的数学

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Python机器学习入门

程晨
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它具有丰富和强大的模块（库），能够很轻松地把用其他编程语言（尤其是C/C++）编写的各种模块联结在一起。这两年随着人们对人工智能的关注越来越多，大家对Python的学习热情也越来越高。在IEEE发布的编程语言排行榜中，Python已经多年排名第一。这本Python编程与机器学习的入门书，首先介绍了一些Python编程的基础知识，然

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版式设计基础与实战——小白的进阶学习之路

侯维静　编著
本书共11章：第1-3章讲解版式设计的基本原理，包括基础理论、栅格系统和文案撰写方面的知识；第4-7章讲解版式设计的关键技巧，包括文字、图片、线在版式设计中的运用和常见的版式结构；第8-10章讲解版式设计的进阶内容，包括字体设计、运用对比和提升画面设计感的技巧；第11章为实战演示部分，通过分析海报、画册、包装、Banner和长图的设计案例来详细讲解版式在实际工作中的运用。