具体描述
数据挖掘是近年来计算机科学中最活跃的研究分支之一。黄添强编著的《数据挖掘算法与应用》分三部分介绍数据挖掘中的三个热点：空间数据挖掘、半监督学习与流形学习，并分别介绍了这三个研究热点的研究背景、研究现状、存在问题、最新算法与应用等。《数据挖掘算法与应用》在论述这三个研究热点的研究现状并分析了存在的问题后，面向实际需要，提出最新的模型、算法与技术。这些模型与算法以作者研究成果为基础，具有一定的创新性与实际应用价值。这些成果可帮助广大研究工作者与工程技术人员拓展思路，并为数据挖掘的理论应用提供借鉴。
《数据挖掘算法与应用》可供数据挖掘、机器学习及相关专业的研究人员、教师、研究生和工程人员参考。
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用户评价
这本书在理论深度和实践指导之间找到了一个很好的平衡点。它在解释算法时，既有数学上的严谨性，又不失易懂性。作者在书中穿插了一些代码示例（尽管没有直接贴出完整的代码），这让我能够大致理解算法在编程实现上的思路。例如，在介绍神经网络和深度学习时，它并没有回避激活函数、反向传播等核心概念，但同时又用形象的比喻来解释它们的作用，比如将神经元比作一个接收输入并产生输出的节点。这种方式让我能够逐步建立起对复杂模型的理解。我特别喜欢书中关于异常检测算法的讲解。在金融风控、工业故障检测等领域，异常检测都发挥着至关重要的作用。我希望这本书能够介绍多种异常检测方法，例如基于统计的方法、基于距离的方法以及基于模型的方法，并分析它们各自的优缺点以及适用场景。同时，我也希望能够看到一些具体的应用案例，例如如何利用异常检测来识别信用卡欺诈交易，或者如何检测生产线上的设备故障。这些实际的应用场景，能让我更直观地感受到异常检测算法的价值。我对书中关于时序数据挖掘的章节尤为期待。在很多业务场景中，时间序列数据无处不在，例如股票价格、销售额、传感器数据等。如何从这些数据中挖掘出有用的信息，例如预测未来的趋势、检测季节性变化、发现异常的波动等，都是非常重要的课题。我希望书中能够介绍一些经典的时序分析方法，如ARIMA模型，以及更现代的深度学习方法，如RNN和LSTM在时序数据挖掘中的应用，并且能够提供一些实际的案例，指导我如何处理和分析时序数据。
评分这本书的封面设计非常吸引人，整体色调沉稳大气，用一种抽象的图形来象征数据的流动和挖掘过程，非常符合“数据挖掘”这一主题。打开扉页，印刷质量相当不错，纸张的触感也很好，翻阅时没有廉价感。我最开始关注这本书，是因为我目前的工作需要处理大量的数据，并且希望能够从中提取有价值的信息来指导决策，但又苦于没有一个系统性的方法和工具。市面上关于数据挖掘的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么侧重于某个特定工具的使用，让我觉得不够全面，也难以找到能够和我实际工作场景相结合的案例。当我偶然看到这本书的介绍时，它所强调的“算法与应用”的结合点，让我眼前一亮。我希望这本书不仅能讲解数据挖掘背后的原理和各种算法，更能告诉我这些算法如何在实际业务中落地，解决什么样的问题，带来什么样的价值。这一点，从书名上就能感受到它的意图。我对它寄予了厚望，希望它能够成为我解决实际数据问题的得力助手，帮助我提升数据分析和洞察能力，从而在工作中取得更好的成绩。我对书中关于具体算法的介绍，例如决策树、支持向量机、聚类算法等的深度和广度，以及它们背后的数学原理，都有着浓厚的兴趣。同时，我也非常期待书中能有丰富的应用案例，最好是涵盖不同行业，例如金融、电商、医疗、市场营销等，这样我才能更好地理解算法的适用性和局限性。
评分这本书的整体风格，给我一种“有料”的感觉。它不仅仅是简单地罗列算法，而是试图解释算法背后的思想，以及它们为何有效。例如，在讲解决策树时，它不仅介绍了ID3、C4.5等算法，还分析了它们在划分属性时的选择标准，以及如何处理连续型和离散型特征。它还提到了剪枝技术，以及如何防止过拟合。这种深入的讲解方式，让我觉得不仅仅是在学习一个工具，而是在理解一种解决问题的方法论。我特别希望书中能够包含一些关于时空数据挖掘的内容。在很多领域，数据都具有时间和空间两个维度，例如地理位置信息、交通流量、天气数据等。如何从这些时空数据中挖掘出有价值的信息，例如预测交通拥堵、分析疾病传播模式、优化城市规划等，都是非常具有挑战性和实用性的课题。我希望书中能够介绍一些时空数据挖掘的经典算法和技术，并提供一些实际的应用案例，指导我如何处理和分析这类数据。
评分我特别欣赏这本书的章节结构安排。它并非简单地按照算法的种类来划分，而是将算法与其典型的应用场景紧密结合。比如，在介绍分类算法时，它会先介绍几种主流的分类算法（如逻辑回归、决策树、SVM），然后立刻展示它们在欺诈检测、客户流失预测等方面的应用。这样的安排，让我能够清晰地看到不同算法的优劣势以及它们最适合解决的问题类型。我一直觉得，学习技术最有效的方式，就是理解它能解决什么实际问题，而不是死记硬背公式。这本书恰恰满足了我的这一需求。例如，在讲解聚类算法时，它没有只是简单罗列K-means、DBSCAN等，而是深入探讨了如何利用聚类来对客户进行细分，以便进行更精准的市场营销。它还分析了不同聚类算法在处理不同形状和密度的簇时的表现差异，以及如何评估聚类结果的质量。这对于我理解如何将聚类技术应用于商业决策非常有帮助。我个人对书中关于文本挖掘和情感分析的应用案例特别感兴趣。在信息爆炸的时代，如何从海量的文本数据中提取有价值的情感信息，例如用户评论、社交媒体上的讨论等，对企业来说至关重要。我希望书中能提供一些实用的方法和工具，指导我如何构建情感分析模型，如何提取关键词，以及如何解读分析结果。
评分这本书的内容，在我阅读的初期，确实给我带来了一些惊喜。虽然我并不是科班出身的数据科学专业人士，但我对数据背后的逻辑和潜力一直保持着强烈的好奇心。这本书的语言风格比较严谨，但又不会显得过于枯燥乏味。作者在解释复杂的算法时，并没有一味地堆砌公式，而是通过一些生动的比喻和图示来帮助读者理解。这一点对我来说非常重要，因为我更倾向于通过直观的方式来掌握知识。例如，在讲解关联规则挖掘时，书中用超市购物篮分析的例子，非常形象地说明了“啤酒与尿布”的故事，让我一下子就抓住了Apriori算法的核心思想，即如何高效地找出频繁项集。这种将抽象概念具象化的处理方式，让我觉得这本书不是一本冷冰冰的技术手册，而更像是一位经验丰富的老师在耐心讲解。另外，书中关于数据预处理和特征工程的部分，也写得相当详细。我之前一直认为数据挖掘的重点在于算法本身，但这本书强调了数据预处理的重要性，让我认识到“垃圾进，垃圾出”的道理。它详细介绍了如何处理缺失值、异常值，如何进行数据归一化和离散化等，这些步骤看似基础，却对最终模型的性能有着决定性的影响。这让我对数据挖掘整个流程有了更全面的认识，不再仅仅停留在算法层面。
评分读这本书，让我对数据挖掘的“应用”有了更深刻的理解。它不仅仅是停留在学术理论层面，而是真正关注如何在实际业务场景中落地。书中提到的案例，让我能够将抽象的算法与具体的业务问题联系起来。例如，在客户细分方面，它详细介绍了如何利用聚类算法来识别不同类型的客户群体，并针对不同群体制定个性化的营销策略。这让我看到了数据挖掘在提升客户满意度和增加企业收益方面的巨大潜力。我对书中关于序列模式挖掘的章节内容充满了期待。很多业务场景的数据都以序列的形式存在，例如用户在网站上的浏览路径、一段基因序列、一段医疗记录等。如何从这些序列数据中挖掘出有意义的模式，例如用户最常的浏览路径、基因序列中的重要模式、疾病发展过程中的典型序列等，都具有重要的研究价值和应用前景。我希望书中能够详细介绍序列模式挖掘的经典算法，并提供一些实际的案例，指导我如何从序列数据中提取有用的信息，例如预测用户下一步的行为，或者识别潜在的健康风险。
评分读完这本书的部分章节，我深刻体会到了算法的演进和发展。作者在介绍算法时，会追溯其历史渊源，并指出新算法是如何克服旧算法的局限性的。例如，在介绍集成学习方法时，它详细解释了Bagging和Boosting的区别，以及它们如何通过组合多个弱学习器来构建一个强大的模型。这让我明白了为什么在实际应用中，集成模型往往比单一模型表现更好。书中对于模型评估和选择的章节也写得十分细致。我之前在做项目时，经常会遇到模型效果不佳的问题，但却不知道是模型本身的问题，还是评估指标不合适。这本书详细介绍了准确率、召回率、F1-score、AUC等各种评估指标，并解释了它们各自的适用场景，以及如何根据业务目标来选择最合适的评估指标。它还强调了交叉验证的重要性，以及如何避免过拟合和欠拟合。这些内容对于我提升模型性能，做出更可靠的数据决策非常有帮助。我尤其关注书中关于推荐系统算法的介绍。在互联网时代，个性化推荐已经成为提升用户体验和商业价值的重要手段。我希望这本书能够提供关于协同过滤、基于内容的推荐以及混合推荐等不同方法的深入讲解，并且能够包含一些实际的案例，例如如何构建一个简单的电影推荐系统，或者如何对电商商品进行个性化推荐。
评分我一直认为，学习任何一项技术，都需要有清晰的逻辑框架和循序渐进的引导。这本书在这方面做得相当不错。它从数据挖掘的基本概念入手，逐步深入到各种算法的原理和应用。作者在讲解过程中，善于使用类比和图示，将一些抽象的数学概念转化为读者更容易理解的语言。例如，在解释支持向量机（SVM）的核技巧时，书中用了一个形象的比喻，将低维空间中不可分的数据映射到高维空间，使其变得可分。这种方式让我能够快速掌握算法的核心思想，而不会被复杂的数学推导所困扰。我非常关注书中关于自然语言处理（NLP）应用的章节。在信息时代，文本数据量巨大，如何从文本中提取信息、理解语义、生成文本，都具有重要的意义。我希望这本书能够介绍一些NLP领域的经典算法和技术，例如词袋模型、TF-IDF、词嵌入（Word Embeddings），以及如何利用这些技术来完成文本分类、情感分析、机器翻译等任务。同时，我也希望能够看到一些实际的NLP应用案例，指导我如何处理和分析文本数据。
评分这本书的章节安排，我认为非常符合学习的规律。它并没有一开始就抛出过于复杂的算法，而是从基础概念入手，逐步深入。例如，在介绍数据挖掘的流程时，它详细讲解了数据收集、数据清洗、数据探索、模型构建、模型评估和模型部署等各个环节。这让我意识到，数据挖掘并非仅仅是算法的应用，而是一个完整的工程流程。书中关于数据探索性分析（EDA）的部分也写得相当详细，强调了可视化在数据分析中的重要性。它介绍了各种常用的图表类型，以及如何利用它们来发现数据中的模式、趋势和异常。这对于我理解数据背后的故事，以及为模型选择合适的特征非常有帮助。我对书中关于规则学习和关联分析的章节内容十分期待。在零售、电商等行业，发现商品之间的关联性，例如“购买了A商品的用户，也很可能购买B商品”，对于优化商品陈列、进行精准营销具有重要的价值。我希望书中能够详细介绍Apriori、FP-growth等关联规则挖掘算法，并提供一些实际的案例，指导我如何从销售数据中挖掘出有价值的购物篮规则，从而提升销售额。
评分这本书的案例分析部分，是其最吸引我的亮点之一。许多数据挖掘书籍可能只停留在理论讲解，但这本书似乎在这方面投入了更多的精力。我期待书中能够呈现一些真实世界的挑战，以及如何运用书中介绍的算法来解决这些挑战。例如，在客户关系管理领域，如何利用数据挖掘技术来识别高价值客户，预测客户流失的可能性，并制定相应的挽留策略。或者在市场营销领域，如何通过分析用户行为数据，进行精准的用户画像，从而实现个性化的广告投放和促销活动。这样的案例分析，能够让我更清晰地看到数据挖掘的商业价值，以及算法在实际应用中的落地细节。我对书中关于图挖掘和网络分析的内容非常感兴趣。在社交网络、交通网络、生物信息网络等领域，图结构数据越来越普遍。如何从这些复杂的关系网络中挖掘出有价值的信息，例如识别关键节点、发现社区结构、预测连接等，都是非常吸引人的挑战。我希望书中能够介绍图挖掘中的经典算法，例如PageRank、社区发现算法等，并且能够提供一些实际的应用案例，例如如何分析社交网络中的影响力，或者如何优化交通网络。
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