感謝補充！大演算很值得看，蠻值得收藏的！

@a504082002: 大大會怎麼解釋機器學習、資料探勘，統計分析這三者之間的關係啊？

之前大致看過機器學習的一些大著
Pattern Recognition and Machine Learning這本已經絕版，不過應該還是可以在天瓏找到，他比較偏向是論文集，他蒐集了很多機器學習相關的模型，所以可以當工具書查查。
An Introduction to Statistical Learning這本專門講統計方面的機器學習模型，深入淺出，比較適合閱讀。
Machine Learning這本我沒看過，但是看蠻多人推荐的。
對我來說，機器學習是一門技術、一門運用模型的技術，他紀錄了人們運用這方面知識遇過的議題、碰到的"坑"、不適用的情況，如何去選一個好的模型跟調整他。

資料探勘大家推的聖經應該是這本Data Mining: Concepts and Techniques
這本蠻適合閱讀的，他以資料處理的角度去看探勘這件事，因為探勘重要的不是挖出結果、也不是用哪個模型，而是挖出資料的流程本身。

最後統計分析我不是那麼熟悉，不過在我的印象裡應該是沒有這樣的一個領域，或是說他指的是統計本身。
如果是指統計的話，統計的觀點應該是了解資料本身，對於萃取出資訊或是知識的話，統計沒有這麼厲害，他可以讓你了解資料的樣貌或是型態，但是通常無法提供太高端的資訊。
這邊拉回到前面的statistical learning，當統計進入到機器學習的領域的時候，可以做的事情就變多了，可以提供的資訊就變豐富了，變得比較高端了。

以上個人淺見，供大家參考