具体描述
《数据挖掘技术》以数据挖掘技术的方法为线索，以数据挖掘的技术成果为重点，对知识发现与数据挖掘的概念、数据挖掘的方法和技术、数据挖掘的知识表示、基于信息论的数据挖掘方法、关联规则挖掘、神经网络、遗传算法、公式发现、数据挖掘的应用等内容作了全面、系统的介绍。《数据挖掘技术》是数据挖掘技术最新成果的论著，将对数据挖掘技术在我国的发展起到推动作用。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的深度和广度是同类书籍中少有的，它似乎不满足于停留在入门介绍的层面。当读到高级主题时，比如在涉及模型评估和选择的部分，作者展现出了极高的学术素养。他没有回避那些充满挑战性的统计学基础，而是用一种近乎严谨的笔触，去剖析信息增益、基尼指数这些评估指标背后的数学推导逻辑。我注意到，书中在引用外部研究或提出新观点时，都有清晰的脚注或参考文献列表，这使得整本书的论述具有了极强的可追溯性和权威性，让人感觉这不是一本简单的“教科书”，更像是一部浓缩了领域前沿思想的参考手册。读到后面，你会发现作者的思维逻辑非常跳跃且富有层次感，他总能在看似不相关的技术点之间建立起桥梁，例如，他会将时间序列分析中的某些概念巧妙地与传统的分类问题联系起来讨论，这种跨领域的洞察力，极大地拓宽了我的知识边界，让我看到了数据挖掘更宏大的图景。
评分这本书的装帧设计简直是艺术品，厚实的纸张，沉稳的墨绿色封皮，中间烫金的“数据挖掘技术”几个字，低调中透着一股专业的气息。我拿到手的时候，那种沉甸甸的质感，就让人感觉里面装载的知识是多么的扎实和可靠。初翻阅时，我被它清晰的目录结构所吸引，每一章的标题都像是一张精心绘制的导航图，指引着读者逐步深入复杂的数据世界。它的排版布局非常讲究，大段的文字间穿插着适量的图表和公式，使得阅读过程不至于太过枯燥。特别是那些关键概念的解释部分，作者似乎深谙如何用最直观的方式呈现复杂的理论，用我一个初学者都能理解的语言来阐述那些原本晦涩难懂的算法原理。比如，在介绍聚类分析的那一章，书中不仅详细描述了K-Means的工作流程，还用了一个生活化的例子来比喻数据点的“亲疏远近”，这极大地帮助我建立了感性的认知基础，而不是仅仅停留在抽象的数学定义上。整体而言，从视觉和阅读体验上来说，这是一次非常愉悦的“开箱”体验，让人迫不及待地想去探索其内部的知识宝藏。
评分我尝试着按照书中的脉络，从基础的预处理章节开始，一步步地实践书中的案例。令人惊喜的是，作者在讲解每一种算法时，几乎都提供了配套的伪代码，这对于我这种更倾向于动手实践的学习者来说，简直是福音。我记得有一次，我对一个关于特征选择的迭代过程感到困惑，书中的那张流程图结合旁边的步骤分解，就像是一位耐心的导师在我身边手把手地指导。更值得称赞的是，它并没有将重点仅仅放在“如何实现”上，而是花了大量篇幅讨论“为什么这样做”。例如，在深入到关联规则挖掘时，作者详细对比了Apriori算法与FP-Growth算法在性能和内存占用上的优劣，这种辩证性的分析，让我对不同技术路线的选择有了更深刻的理解，而不仅仅是死记硬背某个算法的步骤。我甚至根据书中的提示，尝试在自己的本地数据集上运行了其中的一个样本代码，发现其逻辑严谨，几乎没有出现书本与实践不符的偏差，这对于建立实战信心至关重要。
评分坦白说，这本书的阅读体验并非一帆风顺，它对读者的基础知识有一定的要求。有些章节在初次接触时，确实需要反复阅读甚至结合其他资料辅助理解。尤其是涉及到一些概率论和线性代数基础的应用时，如果你完全没有相关的背景知识，可能会感到吃力。但这同时也印证了这本书的价值——它不迎合“速成”心理，而是真正致力于构建坚实的理论根基。我特别欣赏作者在处理算法局限性时的坦诚态度。他不会把任何一种技术描绘成万能的“银弹”，反而会毫不留情地指出其在面对噪声数据、高维稀疏数据或非线性关系时的不足。这种批判性的思维训练，远比单纯罗列优点更有价值，它教会我，在实际工作中，选择技术方案时必须权衡利弊，不能盲目套用公式。这种深入骨髓的实在感，是我在其他很多“光鲜亮丽”的入门书籍中体会不到的。
评分这本书最让我感到惊喜的一点，是它对“数据伦理”和“模型可解释性”的探讨，这部分内容在很多技术书籍中往往被一笔带过，但在这里却被提升到了一个重要的战略地位。作者不仅讨论了如何构建高准确度的模型，更花费了相当的篇幅来讨论如何确保模型的公平性和透明度，这体现了作者对当前技术发展趋势的深刻洞察。他用生动的案例展示了偏见数据如何导致歧视性的决策结果，并提出了LIME和SHAP等可解释性框架的初步概念，引导读者思考技术背后的社会责任。这种超越纯粹技术实现层面的思考，使得这本书的格局一下子拔高了。它不再仅仅是教授“工具使用说明书”，而更像是在培养一位具备高级职业素养和人文关怀的数据科学家。读完后，我感觉自己不仅掌握了挖掘数据的“术”，更领悟了驾驭数据的“道”。
评分因为weka所以找了相关的书来看，刚好遇上大数据热潮。
评分因为weka所以找了相关的书来看，刚好遇上大数据热潮。
评分因为weka所以找了相关的书来看，刚好遇上大数据热潮。
评分因为weka所以找了相关的书来看，刚好遇上大数据热潮。
评分因为weka所以找了相关的书来看，刚好遇上大数据热潮。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有