Jiawei Han(韓傢煒),是伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學係的Bliss教授。他因知識發現和數據挖掘研究方麵的貢獻而獲得許多奬勵,包括ACM SIGKDD創新奬(2004)、IEEE計算機學會技術成就奬(2005)和IEEE W.Wallace McDowell奬(2009)。他是ACM和IEEE會士。他還擔任《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》的執行主編(2006—2011)和許多雜誌的編委,包括《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining Knowledge Discovery》。
擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位,現在加拿大西濛弗雷澤大學從事博士後研究工作。
這本書係統地論述數據挖掘的基本概念、基本技術和最新進展。全書分10章,全麵而深入地介紹數據庫技術的發展和數據挖掘的應用,數據倉庫和聯機分析技術,數據預處理技術(數據清理、數據集成和轉換、數據歸約),數據挖掘技術(數據的分類、預測、關聯和聚類),先進數據庫係統中的數據挖掘方法,以及數據挖掘的應用和一些具有挑戰性的問題。書中注重實效,在討論概念與技術時輔以實例,並提供代錶性算法。
简单来说几句吧。 很高兴看到这本书的作者之一Jiawei Han是中国人,先自豪一下。这本书最大的特点就是概念性强(相对于http://book.douban.com/subject/1820179/,《数据挖掘中的实用机器学习工具及技术》),从数据仓库到关联规则,从聚类到神经网络,最后几个章节还有数据挖...
評分 評分开阔眼界非常好 本科的基础不扎实的建议skip这本书吧 Data Mining 可是硕士博士们做的事情
評分 評分Prof. Han的一本大作,從入門開始介紹,覆蓋的範圍廣,解釋的專業術語很多,如果再能有一些機器學習的內容就更好瞭,最好能結閤代碼。
评分數據挖掘的經典之作,學習數據挖掘必讀之書
评分數據挖掘的經典入門書籍
评分前麵的概念很多很反胃。第五章開始不錯~ 另外,與 數據挖掘與clementine實踐 比起來 這書在決策樹流程書寫上更嚴謹;與 機器學習 比起來 會多談一句算法的思想。隻是,那都是我看瞭彆的書後 再看此書發現的 本書 不適閤初學者 個人感覺。
评分瀏覽過該書的一兩章。做參考用吧
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