Machine Learning for Hackers (豆瓣) 也是通过实例讲解机器学习算法,用R实现的,可以一边学习机器学习一边学习R。
稍微专业些的:
Introduction to Semi-Supervised Learning (豆瓣) 半监督学习必读必看的书。
Learning to Rank for Information Retrieval (豆瓣) 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作,啥都不说了,推荐!
Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing (豆瓣) 李航老师关于LTR的书,也是当时他在微软亚院时候的书,可见微软亚院对LTR的研究之深,贡献之大。
推荐系统实践 (豆瓣) 这本书不用说了,研究推荐系统必须要读的书,而且是第一本要读的书。
Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference (豆瓣) 这个是Jordan老爷子和他的得意门徒 Martin J Wainwright 在 Foundation of Machine Learning Research上的创刊号,可以免费下载,比较难懂,但是一旦读通了,graphical model的相关内容就可以踏平了。
Natural Language Processing with Python (豆瓣) NLP 经典,其实主要是讲 NLTK 这个包,但是啊,NLTK 这个包几乎涵盖了 NLP 的很多内容了啊!
机器学习教材:
The Elements of Statistical Learning (豆瓣) 这本书有对应的中文版:统计学习基础 (豆瓣)。书中配有R包,非常赞!可以参照着代码学习算法。