数据科学和机器学习是一组相互关联且复杂的概念。为了与时俱进，你不仅需要投入大量时间进行研究，还需要不断修订概念。即使你是一位经验丰富的专业人士，你仍然需要紧跟潮流，巩固已获得的知识。书籍一直是最佳的信 賭博數據 息来源，即使在工作中也能让你时刻掌握基本概念。以下是一份全面的数据科学重要书籍清单，尽管互联网上有大量资源，你仍然需要参考这些书籍。
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理解机器学习：从理论到算法——作者：Shai Shalev-Shwartz 和 Shai Ben-David
一个发展迅速且应用广泛的领域。本书旨在以原则性的方式介绍算法范式和机器学习的概念。它提供了机器学习基础知识的理论阐述，并提供了有助于将这些原理转化为实用算法的数学推导。
除了涵盖基础知识的初 SEO行业的这种挑战性和活力 始章节外，本书还涵盖了一系列其他教科书未曾涉及的重要主题。本书涵盖的其他一些关键点包括：
- 学习的计算复杂性和稳定性概念
- 凸性和神经网络的重要算法范式
- 随机梯度下降
- 结构化输出学习
- 新兴理论概念，例如 PAC-Bayes 方法
- 基于压缩的边界
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《数据科学基础》作者：Avrim Blum、John Hopcroft 和 Ravindran Kannan
本书介绍了各种统计学习方法，适合高年级本科生、攻读硕士学位的学生以及攻读非数学科学博士学位的学生。本书包含大量 R 语言实验，并详细描述了各种方法在实际应用中的具体实现。这些宝贵的资源对于实践数据科学家来说大有裨益。
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程序员数据挖掘指南：古老的数字艺术——作者：Ron Zacharski
本书遵循边学边做的 新加坡电话列表i方法。被动阅读有时会收效甚微，因此本书允许读者借助书中提供的 Python 代码，通过实验和练习逐步掌握知识。书中有一些练习需要读者主动运用编程数据挖掘技术，从而加深理解。本书分为一系列学习模块，模块之间相互衔接。读完本书后，读者将对数据挖掘方法的理解奠定坚实的基础。