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机器学习,数据挖掘的书有哪些
如果你刚好正在寻找这方面的入门书籍，那么韩家炜老师写的《数据挖掘：概念与技术》绝对是一个不错的选择。该书针对传统的数据分析方法，常见的如聚类、分类、去噪等，都做了非常细致的说明，并附带详实的算法、实例。
推荐：Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》、Ian H. Witten 的《数据挖掘实用机器学习技术》、Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》、Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》、Anand Rajaraman的《大数据》。
《现代医学统计学：简要概览》（Modern Medical Statistics： A Brief Overview），作者：杰森·布朗（Jason Brown）。
数据之美 （豆瓣） 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。
本书从机器学习角度看待数据挖掘，强调有效（Effectiveness）。按照这本书的观点，数据挖掘是从数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
国外书籍推荐Pang-Ning Tan， Vipin Kumar etc. Introduction to Data Mining。可以深入了解数据挖掘关于分类、关联规则、聚类的知识。第一章讲基本部分，第二章讲高级部分，让人由浅入深。另有单独的一章介绍异常检测。
想要学人工智能需要学些什么python的知识
1、Python 在人工智能方面最有名的工具库主要有：Scikit-Learn Scikit-Learn 是用 Python 开发的机器学习库，其中包含大量机器学习算法、数据集，是数据挖掘方便的工具。它基于 NumPy、SciPy 和 Matplotpb，可直接通过 pip 安装。
2、首先，你要学Python如何爬取数据，你要做数据分析、数据建模，起码你要有数据，这些数据来源有多种方法，但是很多都来自网络，这就是爬虫。
3、阶段一：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
4、Python 是人工智能开发的重要工具，编程是此方向的必备技能。但并不是掌握 Python 就掌握了人工智能。人工智能的核心是机器学习（Machine Learning）和深度学习。
5、学习Python的基础语言就像学习其它编程语言或者是学习一门外语一样，我们应该从Python的基础语法开始学习，了解什么是Python的变量，什么是循环，什么是函数，什么是模块、类等等。总之，基础是学习以后高级开发的基石。
6、比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。这也是人工智能必备知识。
普通程序员如何向人工智能方向转型?
这里需要选择一个应用方向，是图像（计算机视觉），音频（语音识别），[_a***_]文本（自然语言处理）。这里推荐选择图像领域，这里面的开源项目较多，入门也较简单，可以使用OpenCV做开发，里面已经实现好了神经网络，SVM等机器学习算法。
多参与开源项目：参与开源项目可以帮助你更好地了解和掌握新技术，同时也可以扩展你的人脉和社交圈。发展自己的软技能：软技能如沟通、协作和领导力等，可以让你更好地与其他人合作，并在团队中获得更好的工作成果。
从这几个角度看，学习Python都没有什么可挑剔的。
如果你不是学人工智能的，你想转行人工智能，你完全可以去一家人工智能企业从事非技术岗。要知道在一家有前景的企业里面就算同样的工作内容同样的工作产出，你很有可能得到不同的回报。
机器学习周志华老师著里用什么编程语言呢?
1、严格来说这是伪代码，可以通过算法思想（即伪代码）结合python等语言进行实现。
2、python入门与熟悉python语言。推荐《笨方法学python（learnpythonthehardway）》，这本书用非常有趣的讲述方式介绍了python的基本语法，非常适合非计算机专业作为入门书来看。数据分析与可视化。
3、首先看《Python编程：从入门到实战》这本书。
4、选择适合的学习*** 在线课程选择优质的在线课程，如Coursera、edX、Udacity等平台上的人工智能相关课程，从基础到高级逐步学习。
5、周志华老师的西瓜书《机器学习》和李航老师的《统计学习方法》。在前沿部分和第一到第三步的内容，如果你能按照这几步走下来，入门是肯定可以的。
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