Principles of Data Mining and Knowledge Discovery pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 edition (2001年10月1日)

作者:Luc de Raedt

出品人:

页数:510

译者:

出版时间:2001年10月

价格:110.0

装帧:平装

isbn号码:9783540425342

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 知识发现
• 机器学习
• 数据分析
• 人工智能
• 数据库
• 统计学
• 模式识别
• 算法
• 数据科学

数据的奥秘：从理论到实践的深度探索 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，以理解和掌握现代数据科学的核心——数据挖掘与知识发现的理论基础、关键算法以及实际应用。我们聚焦于如何将海量的、看似杂乱无章的原始数据转化为可指导决策、驱动创新的有价值知识。 本书的结构精心设计，从宏观的学科定位出发，逐步深入到微观的技术细节，确保即便是初学者也能建立起扎实的理论框架，而资深从业者也能找到前沿的、可供深入研究的方向。 第一部分：数据挖掘的基石与理论框架 本部分奠定了整个数据挖掘领域的理论基础，阐明了数据挖掘不仅仅是算法的堆砌，更是一门严谨的科学。 第一章：数据挖掘的范式与挑战 我们首先界定了数据挖掘（Data Mining, DM）与知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD）的精确关系与区别。探讨了数据挖掘在现代信息系统中的战略地位，以及它在面对“大数据”挑战时所必须克服的瓶颈——包括数据的异构性、高维度、噪声和不平衡性。本章详细分析了数据挖掘项目的生命周期，从数据预处理到结果评估的每一步骤的潜在陷阱与最佳实践。 第二章：数据准备：知识的土壤 高质量的输入决定了知识输出的可靠性。本章投入大量篇幅讨论数据预处理技术。内容涵盖数据清洗（处理缺失值、异常值和不一致性）、数据集成（解决实体匹配问题）、数据变换（如规范化、离散化）以及关键的数据降维技术。我们将详细剖析主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）的数学原理，以及如何在高维空间中有效地保留信息。 第三章：评估与有效性：度量知识的价值 在数据挖掘中，如何判断一个模型的好坏？本章深入探讨了模型评估的理论基础。我们不仅介绍经典的准确率（Accuracy）和错误率，更聚焦于处理不平衡数据的关键指标，如精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-分数以及ROC曲线和AUC值的构建与解释。此外，本章还涵盖了统计显著性检验在数据挖掘结果验证中的应用，确保发现的知识不仅仅是巧合。 第二部分：核心发现技术：模型构建与预测 本部分是全书的技术核心，详细解析了驱动数据挖掘领域的四大核心任务及其背后的数学模型。 第四章：关联规则挖掘：揭示隐藏的联系 关联规则是发现数据集中项之间相互依赖关系的基础工具。本章从基础的Apriori算法入手，逐步引入 FP-Growth 等更高效的算法。我们不仅关注支持度（Support）和置信度（Confidence），还引入了提升度（Lift）、兴趣度（Interest）等更具洞察力的度量标准，以区分真正有意义的关联与偶然发生的共现。针对大规模数据集，我们探讨了流式数据和多层数据上的关联规则挖掘方法。 第五章：分类技术：预测未来的蓝图 分类是监督学习的基石。本章系统地讲解了多种主流分类器。 1. 决策树与集成学习： 详细阐述了ID3、C4.5和CART算法的构造过程，以及信息增益、基尼不纯度的计算。重点讲解了如何利用Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, XGBoost/LightGBM的原理概述）构建强大的集成模型，以克服单棵决策树的过拟合问题。 2. 贝叶斯分类器： 深入探讨朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯及其在文本分类中的应用。 3. 支持向量机（SVM）： 从最大间隔超平面的几何意义出发，讲解线性与非线性SVM，以及核函数的选择策略（如高斯核、多项式核）。 第六章：聚类分析：自然的群组划分 聚类作为无监督学习的代表，旨在发现数据内在的结构。本章全面对比了多种聚类范式。 1. 划分式方法： 详尽分析K-Means、K-Medoids的迭代过程、收敛条件及局限性。 2. 层次式方法： 探讨凝聚式和分裂式聚类的树状结构（Dendrogram）的构建与解读。 3. 基于密度的聚类： 重点讲解DBSCAN如何有效地识别任意形状的簇，并处理噪声点。 4. 模型评估： 针对无监督学习的特性，介绍轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数等内部评估指标。 第七章：回归分析：连续值的精准预测 回归是预测数值型目标变量的核心。本章从经典的最小二乘法线性回归出发，探讨了多重共线性、异方差等经典统计问题。随后，深入讲解了正则化回归技术——岭回归（Ridge）和Lasso回归，它们如何在模型复杂度和预测精度之间进行权衡，实现特征选择与模型稳定性的统一。 第三部分：高级主题与知识发现的前沿 本部分将视野扩展到更复杂的数据类型和更具挑战性的发现任务，探讨了数据挖掘在特定领域中的深化应用。 第八章：序列模式挖掘与时间序列分析 针对具有时间顺序的数据（如购物篮历史、用户点击流），本章介绍了如何挖掘具有时间约束的序列模式，如GSP和SPADE算法。此外，我们探讨了时间序列数据的分解、平稳性检验，以及ARIMA、指数平滑等经典的预测模型。 第九章：文本挖掘与自然语言处理基础 文本是信息爆炸时代最主要的载体。本章聚焦于如何将文本转化为可计算的结构。内容包括：文档表示模型（词袋模型、TF-IDF、主题模型LSA/LDA）、词性标注、命名实体识别（NER）的传统方法，以及如何利用这些结构化特征进行文本分类和情感分析。 第十-十一章：高级模型与深度学习的交汇 我们探讨了数据挖掘领域中与机器学习前沿的深度融合。第十章分析了人工神经网络的基本结构（前馈网络、反向传播），并介绍了深度学习在复杂数据结构（如图像、序列数据）处理中的崛起，强调深度特征学习与传统特征工程的区别与互补。第十一章则专门讨论了异常检测（Outlier Detection）的多种技术，包括基于距离、基于密度以及基于模型（如One-Class SVM）的检测方法，并探讨了欺诈检测中的实际应用考量。 第十二章：数据挖掘的伦理、隐私与未来趋势 本章从更广阔的社会和伦理角度审视数据挖掘。我们详细讨论了数据隐私保护技术，如差分隐私（Differential Privacy）的原理和实现，以及在模型设计中如何识别和减轻算法偏见（Bias）。最后，展望了联邦学习、因果推断在知识发现领域中的新兴作用。 --- 本书力求在严谨的数学推导和清晰的实际案例之间取得完美的平衡。通过大量真实世界的数据集示例和详尽的算法流程图，读者将不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”以及“为什么这样做”。我们相信，掌握了这些原则，才能真正驾驭数据，发现知识，并将其转化为驱动商业和社会进步的强大动力。

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我对《Zen and the Art of Craft Brewing: Fermentation, Philosophy, and Flow》的喜爱，源于它对“手工艺”精神的深度挖掘，并将其提升到了哲学思辨的高度。这绝非一本单纯的教你酿啤酒的技术手册，尽管它对水质管理、酵母培养的细节描述精确到令人发指。作者的叙述风格非常舒缓，充满了一种近乎冥想的节奏感，他将酿造过程中的每一个步骤——从麦芽的碾磨到发酵罐前的守候——都描绘成一种对当下状态的完全投入。最让我动容的是，他探讨了“完美”与“可接受的缺陷”之间的张力。在工业化大规模生产追求绝对一致性的时代，这本书却赞美了手工酿造中那些不可控的、随机的“瑕疵”，认为正是这些微小的变数，赋予了每一批次啤酒独特的“灵魂”和生命力。它成功地将一个物理过程，转化成了一种关于耐心、接受和生命循环的深刻隐喻，让人在阅读时，仿佛真的能闻到麦芽糖化时散发出的温暖香气，感受到时间在瓶中缓慢发酵的宁静力量。

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这本《Patterns of Persuasion: The Art of Influencing Behavior》简直是本读心术的宝典，它没有给你那些生硬的、教科书式的说教，而是真正深入到了人类决策心理的底层逻辑。作者用极其细腻的笔触，拆解了那些我们日常生活中无处不在的“说服陷阱”和“影响公式”。我记得其中关于“锚定效应”的章节，它不是简单地告诉你这个概念，而是通过一系列精妙的实验设计还原了当时的场景，让你亲身体验到信息呈现的顺序如何悄无声息地重塑你的判断。读完之后，我开始反思自己过去在商业谈判、甚至家庭决策中，是不是总是在不经意间落入了别人设下的认知框架。这本书的厉害之处在于，它不仅教会你如何识别这些模式，更重要的是，它提供了一套系统化的工具箱，教你如何负责任地运用这些知识去引导积极的行为改变，无论是对客户的产品推荐，还是对团队目标的设定，都变得更有章法，不再是凭感觉行事。它让你从一个被动的接受者，瞬间升级为一个主动的、有意识的沟通者。

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关于《Quantum Leap in Everyday Electronics: Simplified Circuitry for Beginners》，我的评价是，这本书对于那些想真正“搞懂”自己日常设备原理的人来说，简直是救星。市面上很多入门级的电子学书籍，要么过于理论化，公式多到让人望而却步；要么又过于肤浅，只停留在“这个元件是做什么的”的层面。但这本书的精妙之处在于，它选择了生活中最常见的几个电路（比如LED驱动、简单的收音机模块、电源稳压器），然后用极其平易近人的语言，甚至配上手绘的、非标准化的示意图，将复杂的量子效应和半导体物理，一步步降维到你能用面包板搭建出来的现实场景。它没有让你背诵复杂的傅里叶变换，而是让你理解为什么一个电阻的微小变化会导致整个系统的行为偏离。这本书培养的不是工程师，而是具有“电路思维”的消费者——你知道如何观察、如何提问，并且相信自己有能力去修复和改进，而不是盲目地接受“高科技”的神秘外衣。

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《Echoes of the Forgotten Century: A Cultural History of the 1920s Beyond the Jazz Age》这本书，完全颠覆了我对那个黄金年代的肤浅印象。我原以为它会是充斥着香槟、爵士乐和浮华的陈词滥调，但作者却将目光投向了那些被主流叙事有意无意忽略的角落——战后创伤的集体修复、新兴工业技术对传统家庭结构的冲击、以及边缘社群在文化变革中的挣扎与贡献。这种从“宏大叙事”到“微观个体经验”的视角转换，极具震撼力。尤其是关于“沉默的母亲”一代在社会规范重塑中的无声抵抗那章，文字充满了克制而深沉的力量，让你能真切地感受到历史车轮碾过普通人生活的重量。它不是一本简单的历史书，更像是一部社会心理学的田野调查报告，通过对私人信件、日记和地方报纸的挖掘，重建了一个更加立体、充满矛盾和生命力的二十年代。读完，你对“进步”这个词汇都会多一层审慎的理解。

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我得说，阅读《The Architect's Secret: Unlocking the Power of Visual Language》的过程，像是在进行一场穿越时空的建筑史考察，但其核心却关乎信息可视化和叙事结构。这本书的切入点非常独特，它不关注技术规格，而是探讨建筑师如何通过空间布局、光影处理和材料选择来“讲述”一个故事，从而影响居住者或访客的情绪和认知。书中对文艺复兴时期教堂设计中“视线引导线”的分析，简直是神来之笔，它清晰地展示了视觉元素如何被操纵，以达到精神上的震撼效果。对我这个长期从事内容策划工作的人来说，最大的启发在于，它让我意识到，任何复杂的概念，只要能找到一个强有力的、直观的“结构”作为载体，其信息的传递效率都能得到几何级的提升。这本书的排版和插图本身就是一种视觉语言的展示，每一页都像是一个精心设计的微型展览，充满了对细节的敬畏和对宏大叙事的掌控力。它提醒我们，我们所看到的一切，都不是偶然，而是经过深思熟虑的“设计”。

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