顶级的机器学习和数据挖掘书籍——在这篇评论中，我们从100本机器学习和数据挖掘的书中收集了各种要素（例如在线评论/评级，涵盖的主题，作者在行业内的权威性，价格，等等）。我们用这些要素来计算出每本书的质量评分，并列出了个人读过的一些机器语言/数据挖掘/自然语言处理的书籍。
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1.统计学习导论：在R中的应用
61.36美元
质量评分：10/10
这本书在亚马逊上有很高的排名，是由来自南加州大学、斯坦福大学和华盛顿大学的三位教授写的。三位作者：加雷思·詹姆斯、丹妮拉威腾和特雷弗·黑斯蒂都有数据统计的学术背景。这本书比“统计学习基础”在R中呈现的例子更具操作性。
2.统计学习要素：数据挖掘、推理和预测，第二版
62美元
质量评分：9/10
这是一本在亚马逊上排名良好的书，由斯坦福大学的三位统计学教授编写。第一作者是特雷弗·黑斯蒂，有着统计及生物统计研究背景。关于这本书的一个有趣的事情是，作者从统计学角度来看机器学习的问题。这本书似乎更偏重于理论，所以有些读者可能会选择排除它！
3.模式识别和机器学习
60美元
质量评分：8/10
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