數(shù)據(jù)分析經(jīng)典教材 數(shù)據(jù)分析經(jīng)典教材 二戰(zhàn)美國
以下是一些數(shù)據(jù)分析的經(jīng)典教材：
"Data Science for Business" by Michael Jordan and Larry Lessin: 這本書介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)的基本概念、方法和工具，適用于商業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析。
"Data Mining: Practical Machine Learning with R" by Andrew G. McAuley and David J. Van Seters: 本書介紹了數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的實際應(yīng)用，使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和建模。
"Data Analysis with R" by Hadley Wickham, Robert Gentleman, and Bryan Williams: 本書詳細(xì)介紹了如何使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，包括描述性統(tǒng)計、回歸分析、時間序列分析等。
"Introduction to Statistical Learning with Python" by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman: 本書介紹了使用Python進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，包括線性回歸、決策樹、支持向量機(jī)等。
"Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher Bishop: 本書介紹了模式識別和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和方法，適用于學(xué)術(shù)研究和工業(yè)應(yīng)用。
"Applied Data Mining" by Peter H. F. Cheng, John M. Witten, and James H. Hoffmann: 本書介紹了數(shù)據(jù)挖掘在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，包括金融、醫(yī)療、零售等。
"Advanced Statistics with R" by Hadley Wickham: 本書詳細(xì)介紹了R語言的高級統(tǒng)計方法，包括方差分析、協(xié)方差分析、回歸分析等。
"The Art of Programming in R" by Hadley Wickham: 本書介紹了R語言編程的最佳實踐，包括數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。
"Machine Learning: A Probabilistic Perspective" by Andrew Ng: 本書介紹了概率論和統(tǒng)計學(xué)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，包括貝葉斯方法、馬爾可夫鏈、隱馬爾可夫模型等。
"Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher Bishop: 本書詳細(xì)介紹了模式識別和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和方法，適用于學(xué)術(shù)研究和工業(yè)應(yīng)用。
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上述教材中，哪些是專門針對商業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)？
上述教材中，哪些是專門針對機(jī)器學(xué)習(xí)的？
