从2018年4月开始，看书计划、看书方法和已经看完书的目录

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看书的六大分支：大数据（Hadoop、Spark、Hive），概率统计理论，机器学习理论，机器学习应用（编代码），一些框架和库的学习，闲书

1. 机器学习理论：西瓜书 --- 深度学习
2. 概率统计理论：概率论与数理统计（同济版）--- Probability and statistics（Stanford online） --- The introduction of probability and statistics --- Probability and statistics for computer science --- PRML
3. 大数据：MySQL必知必会 --- Spark快速大数据分析 --- Hive编程指南 --- 深度实践Spark机器学习 --- Spark与Hadoop大数据分析 --- Python+Spark+Hadoop机器学习与大数据实战 --- Hadoop权威指南
4. 机器学习应用（编代码）：机器学习实战 --- 集体智慧编程
5. 一些框架和库的学习：利用Python进行数据分析 --- Tensorflow：实战Google深度学习框架（比较完整地讲了Tensorflow是什么玩意） --- Tensorflow机器学习项目实战（各种应用） --- Tensorflow深度学习应用实践（全在说CNN）
6. 闲书：数学之美 --- 浪潮之巅 --- How to lie with statistics --- Introduction to algorithmic marketing AI for marketing operations --- 社会心理学 --- 如何玩转PPT~XD

自己目前在尝试的看书方法：针对每一章节，有代码的能够敲就敲，重在理解，不需要每个细节都记住。等一遍看完一个章节后，再进行总结，这时候最好不翻书，而是在脑子里过一遍内容，想清楚这一章节写了些什么，如果要我去总结，应该从哪里开始入手，然后把总结给写下来。

2018-04-08

最近在看Spark快速大数据分析和利用Python进行大数据分析（第二版）

这两本书，Spark这本书计划每次看都是整个一章节看一遍，看的过程中需要敲代码。因为不多，看完再写博客写总结。Python这本书针对每一章节，第一遍看的时候不写代码，以理解为主。等一个章节看完后，再敲代码，这个时候可以边思考边写代码，这样效果好。

【心想的不算数XD】等这两本书看完，准备开始看周志华的西瓜书和概率论与数理统计，后者看是为了做作业和应付考试。等这本书看完，在统计学习这个分支上我打算学下Stanford online的Probability and statistics，然后看The introduction of probability and statistics，接下去是Probability and Statistics for Computer Science，最后是PRML

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原文地址：https://www.cnblogs.com/patrickpro2/p/8747977.html