1月书讯：Hello 2021! （上）
曾经以为很遥远的2020，如今只剩最后一天。
不断向前，努力奔跑，才能遇见更好的自己。
抓住20年的尾巴，华章妹给大家带来了新年书单。
本月共上新27本书，上篇先给大家介绍数据挖掘、机器学习、统计学方向的好书，更有
软件工程领域的经典权威著作升级版，
数理统计方面的经典教材。
快来看看哪本书最属你心意。参与文末赠书活动，好书就要抢先读。
新书速览
1、《数据挖掘：原理与实践（基础篇）》
2、《数据挖掘：原理与实践（进阶篇）》
3、《机器学习：贝叶斯和优化方法（英文版·原书第2版）》
4、《机器学习：软件工程方法与实现》
5、《机器学习中的概率统计：Python 语言描述》
6、《机器意识：人工智能的终极挑战》
7、《机器学习：应用视角》
8、《Python机器学习系统构建（原书第3版）》
9、《软件工程：实践者的研究方法（英文版·原书第9版）》
10、《深度强化学习：基于Python的理论及实践（英文版）》
11、《概率论与统计推断（英文版·原书第10版）》
12、《数理统计学导论（英文版·原书第8版）》
1/12
《数据挖掘：原理与实践（基础篇）》
从四个“超级问题”出发，详尽介绍数据挖掘的基础知识，为处理复杂问题夯实基础
作者：[美] 查鲁·C. 阿加沃尔（Charu C. Aggarwal）
译者：王晓阳 王建勇 禹晓辉 陈世敏
书号：978-7-111-67029-2
推荐语：本书中文版分为基础篇和进阶篇，深入探讨了数据挖掘的各个方面，从基础知识到复杂的数据类型及其应用，捕捉了数据挖掘的各种问题领域。它不仅关注传统的数据挖掘问题，还引入了高级数据类型，例如文本、时间序列、离散序列、空间数据、图数据和社交网络数据。
2/12
《数据挖掘：原理与实践（进阶篇）》
结合复杂多样的实际数据环境，探讨数据挖掘的使用场景和使用方法
作者：[美] 查鲁·C. 阿加沃尔（Charu C. Aggarwal）
译者：王晓阳 王建勇 禹晓辉 陈世敏
书号：978-7-111-67030-8
推荐语：本书是进阶篇，主要讨论了用于不同数据领域（例如时序数据、序列数据、空间数据、图数据）的特定挖掘方法，以及重要的数据挖掘应用（例如Web数据挖掘、排名、推荐、社交网络分析和隐私保护）。
3/12
《机器学习：贝叶斯和优化方法（英文版·原书第2版）》
全景式呈现机器学习方法和新研究趋势
作者：：[希]西格尔斯·西奥多里蒂斯（Sergios Theodoridis）
书号：978-7-111-66837-4
推荐语：本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类，站在全景视角将这些繁杂的方法一一打通，形成了明晰的机器学习知识体系。新版对内容做了全面更新，使各章内容相对独立。
4/12
《机器学习：软件工程方法与实现》
将机器学习理论和实战完成技术最后一公里的落地
作者：张春强、张和平、唐振
书号：978-7-111-66922-7
推荐语：大型金融科技集团资深大数据与机器学习技术专家撰写，基于新近Python版本，将软件工程的思想、方法、工具和策略应用到机器学习实践中，提供高质量的代码设计、可直接复用的源码和工业应用框架。
5/12
《机器学习中的概率统计：Python 语言描述》
GitChat畅销专栏全面升级
系统讲解机器学习中概率统计核心知识和计算技巧
作者：张雨萌
书号：978-7-111-66935-7
推荐语：用通俗易懂的语言解释了统计推断中最晦涩易混的概念，并且用生活和工作中的实例展示了各个知识点的应用场景，最后通过Python程序教会读者如何通过计算机实现算法。
6/12
《机器意识：人工智能的终极挑战》
了解人机混生时代必备之书
作者：周昌乐
书号：978-7-111-66982-1
推荐语：横跨五大学科博导，20年机器意识研究的集大成之作！了解人机混生时代必备之书。挑战智能极限，构建意识机器，革新信息产业。为有志于机器意识理论研究和技术开发人员提供进阶手杖！
7/12
《机器学习：应用视角》
而不是自己重新编写代码
作者：[美]大卫·福赛斯（David Forsyth）
译者：常虹、王树徽、庄福振、杨双等
书号：978-7-111-66829-9
推荐语：本书面向想要使用机器学习作为主要工具，而并不一定要成为机器学习研究人员的读者。概述机器学习的主要应用领域，强调应用统计学中标准过程的有用性。涵盖每个想使用机器学习工具的人应该了解的机器学习思想，无论他们所属的领域或从事的职业是什么。覆盖的领域足够广泛，以保证读者顺利入门，进而认识到哪些主题值得进一步探索。强调利用现有的工具和软件包快速解决实际问题。
8/12
《Python机器学习系统构建（原书第3版）》
近期机器学习领域内的最新进展
作者：[葡] 路易斯·佩德罗·科埃略（Luis Pedro Coelho）
[德] 威力·里克特（Willi Richert）
[法] 马蒂厄·布鲁切尔（Matthieu Brucher）
译者：陈瑶、陈峰、刘旭斌
书号：978-7-111-66923-4
推荐语：本书涉及近期机器学习领域内的最新进展，通过对常用数据集的转换和工具库的使用，帮助构建实用的机器学习系统。内容包括如何在原始数据中准确发掘出模式。先从回顾Python机器学习的知识开始，接着了解相关的工具库。可以快速掌握数据集上真实的项目，掌握建模方法，创建推荐系统。
9/12
《软件工程：实践者的研究方法（英文版·原书第9版）》
软件工程领域的经典权威著作
作者：[美]罗杰·S. 普莱斯曼（Roger S. Pressman）
布鲁斯·R. 马克西姆（Bruce R. Maxim）
书号：978-7-111-67066-7
推荐语：本书是软件工程领域的经典权威著作，自第1版出版至今，几十年来在软件工程界产生了巨大而深远的影响。本书涵盖软件过程、建模、质量管理、项目管理等主题，对概念、原则、方法和工具的介绍细致、清晰且实用。
10/12
《深度强化学习：基于Python的理论及实践（英文版）》
作者：
[美] 劳拉·格雷泽（Laura Graesser）
龚辉伦（Wah Loon Keng）
书号：978-7-111-67040-7
推荐语：这本书是针对计算机科学专业大学生和软件工程师的。本课程旨在介绍深度强化学习，无需事先了解相关主题。但是，我们假设读者对机器学习和深度学习有基本的了解，并且对Python编程有中级的了解。一些使用PyTorch的经验也是有用的，但不是必需的。
11/12
《概率论与统计推断（英文版·原书第10版）》
作者：[美] 罗伯特·V.霍格（Robert V.Hogg）
艾略特·A.塔尼斯（Elliot A.Tanis）
戴尔·L.齐默曼（Dale L. Zimmerman）
书号：978-7-111-67038-4
推荐语：本书是一本优秀的教材，由经验丰富的统计学家撰写，全面介绍概率论和统计推断的核心内容，强化基本数学概念，同时辅以大量现实示例和应用，帮助读者了解这些重要概念之间的关系，从而更好地建立概率模型，做出更好的推论和决策。
12/12
《数理统计学导论（英文版·原书第8版）》
数理统计方面的经典教材
作者：[美] 罗伯特 V. 霍格（Robert V. Hogg）
约瑟夫 W. 麦基恩（Joseph W. McKean）
艾伦 T. 克雷格（Allen T. Craig）
书号：978-7-111-67032-2
推荐语：本书从数理统计学的初级基本概念及原理开始，详细讲解概率与分布、多元分布、特殊分布、统计推断基础、极大似然法等内容，并且涵盖一些高级主题，如一致性与极限分布、充分性、最优假设检验、正态模型的推断、非参数与稳健统计、贝叶斯统计等。
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活动规则：以上12本新书，你最想要哪本？留言谈谈你最想要那本书的原因，或者谈谈你对2021年的期许。图书上市后华章妹会挑选最用心的5条留言，包邮分别送出1本。
开奖时间：2020年1月8日17点
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