Principles of Data Mining (Adaptive Computation and Machine Learning) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The MIT Press

作者:David J. Hand

出品人:

页数:584

译者:

出版时间:2001-08-01

价格:USD 68.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262082907

丛书系列:Adaptive Computation and Machine Learning

图书标签:

• 数据挖掘
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数据挖掘原理 (自适应计算与机器学习) 图书简介 本书深入探讨了数据挖掘领域的核心概念、算法与实际应用，旨在为读者构建一个坚实而全面的理论基础，并使其掌握从海量数据中提取有价值知识的实用技能。数据挖掘作为交叉学科的前沿阵地，融合了统计学、机器学习、数据库技术与人工智能的精髓，是理解现代信息社会运行机制的关键钥匙。本书的编排结构清晰，内容覆盖面广，力求在理论深度与工程实践之间找到完美的平衡点。 第一部分：数据挖掘基础与预处理 在深入研究复杂的挖掘技术之前，理解数据的本质和质量至关重要。本部分首先界定了数据挖掘的范围、历史演进及其在商业智能、科学发现和决策支持中的战略地位。我们详细阐述了数据挖掘过程的标准流程，从目标定义到结果评估的完整生命周期。 数据的准备工作是决定后续分析成败的关键步骤。我们对各种数据类型进行了详尽的分类和描述，包括数值型、分类型、有序型和文本数据。针对真实世界数据的固有缺陷，本书提供了详尽的数据清洗技术。这包括处理缺失值（如均值插补、回归预测填充）、平滑噪声（如箱线图分析、聚类内插法、离群点检测与处理）以及解决数据不一致性的方法。 数据转换和约简技术是提升模型性能和效率的必要手段。我们详细讲解了数据标准化与归一化（Z-score标准化、Min-Max缩放），以及如何通过维度约简解决“维度灾难”。主成分分析（PCA）作为一种线性降维技术，其数学原理和几何意义被透彻剖析；非负矩阵分解（NMF）则被引入作为处理非负数据的有效工具。对于分类特征，我们探讨了特征选择的过滤法（如卡方检验、信息增益）、包裹法（如递归特征消除）和嵌入法（如Lasso回归）。 第二部分：关联规则挖掘 关联规则挖掘是数据挖掘的经典任务之一，主要用于发现数据项之间的有趣关系，常应用于购物篮分析。本部分从理论上构建了关联规则的基础框架。我们首先定义了支持度、置信度和提升度这三个核心评估指标，并阐述了它们在衡量规则强弱上的作用。 Apriori算法是关联规则挖掘的基石。本书详尽解释了Apriori算法的迭代连接（Join）和剪枝（Prune）策略，这些策略如何有效地减少候选频繁项集的数量，从而提高计算效率。随后，我们探讨了FP-Growth（频繁模式增长）算法，该算法通过构建FP树（频繁模式树）来避免候选集生成过程中的迭代扫描，显著提升了在大规模数据集上的性能。 除了传统的二元关联规则，本书还涵盖了更复杂的模式挖掘，例如多重/定量关联规则和时间序列关联规则。我们还讨论了如何评估规则的“有趣性”，超越简单的统计指标，引入最大/封闭频繁项集的概念，以避免冗余规则的产生。 第三部分：分类技术 分类是预测建模的核心，旨在学习一个映射函数，将输入数据映射到预定义的类别标签。本部分系统地介绍了主流的分类器及其背后的统计和机器学习原理。 决策树是可解释性极强的分类模型。我们详细剖析了ID3、C4.5和CART（分类与回归树）算法。重点阐述了如何利用信息熵、信息增益和基尼指数来指导树的递归构建和特征选择。针对决策树容易过拟合的问题，本书探讨了剪枝技术（预剪枝与后剪枝）的应用。 贝叶斯分类器基于概率论，其中朴素贝叶斯（Naive Bayes）因其简单高效，尤其在文本分类中表现出色。我们详细推导了贝叶斯定理在分类中的应用，并分析了“朴素”假设的局限性。 支持向量机（SVM）作为一种强大的判别式模型，是本书的重点之一。我们深入讲解了线性可分与不可分情况下的最优超平面求解问题，以及如何通过核函数（Kernel Trick）将低维空间中的非线性问题映射到高维特征空间中进行线性划分，包括径向基函数（RBF）和多项式核的应用。 为提升分类器的鲁棒性和准确性，我们引入了集成学习（Ensemble Methods）的概念。Bagging（如随机森林）通过构建多个基分类器并进行投票或平均来减少方差；Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）则通过迭代地关注前一轮分类错误的样本来构建强分类器。 第四部分：聚类分析 聚类是一种无监督学习任务，旨在将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的数据对象相似度高，而不同簇间的数据对象相似度低。 划分式聚类的代表是K-均值（K-Means）算法。本书不仅提供了K-Means的迭代优化过程，还讨论了如何选择最优的K值（如肘部法则、轮廓系数法）以及其对初始中心点敏感的问题。K-Medoids（PAM）作为对异常值不敏感的替代方法也被详细介绍。 层次聚类则构建了一个包含所有数据点作为叶节点的树状结构（树状图，Dendrogram）。我们区分了自底向上的凝聚层次聚类（Agglomerative）和自顶向下的分裂层次聚类（Divisive），并比较了不同链接标准（如单链接、全链接、平均链接）对簇形成的影响。 基于密度的方法，特别是DBSCAN（基于密度的空间聚类），被重点讲解。该算法能够发现任意形状的簇，并有效识别噪声点，这对于处理复杂空间数据至关重要。我们详细解析了$epsilon$半径和最小点数（MinPts）这两个关键参数的设置。 第五部分：高级主题与应用 在掌握基础算法后，本书转向数据挖掘的前沿和高阶应用。 异常检测（Outlier Detection）是识别与大多数数据显著不同的数据点的过程。我们探讨了基于统计模型（如高斯分布）、基于距离（如LOF，局部离群因子）以及基于隔离森林（Isolation Forest）的检测方法，并讨论了如何量化异常得分。 序列模式挖掘关注于数据点随时间发生的顺序关系。我们讲解了如何将动态序列转化为适合关联规则挖掘的静态模式，以及用于发现时序数据中重复子序列的方法。 文本挖掘作为非结构化数据处理的核心，占据了重要篇幅。内容包括文本预处理（分词、停用词移除）、特征表示（词袋模型、TF-IDF加权）、主题模型（如潜在狄利克雷分配LDA）的应用，以及情感分析的基础方法。 本书最后讨论了数据挖掘的结果评估与应用。对于分类任务，我们详细解读了混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线与AUC值，这些是衡量模型性能的标准工具。对于聚类，则侧重于内部评估指标（如轮廓系数）和外部评估指标（如纯度、F值）。本书强调了在实际部署中，必须考虑计算复杂性、可扩展性以及结果的可解释性。 通过对这些理论和技术的系统学习，读者将能够独立设计、实施并评估复杂的数据挖掘项目，从而从数据中挖掘出真正具有商业或科学价值的洞察。

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这本书在我对数据进行分析时，提供了一个非常有用的框架。我一直以来都觉得，数据分析是一个既需要理论基础，又需要实践经验的过程，而《Principles of Data Mining》正好弥合了这两者之间的鸿沟。它不是那种只会罗列公式和算法的书，而是真正从解决问题的角度出发，一步步引导读者去理解数据挖掘的精髓。我最欣赏的是书中对于数据预处理的重视，作者强调了“垃圾进，垃圾出”的道理，并详细介绍了各种数据清洗、转换和集成的方法。这些看似基础的步骤，却对最终的模型效果有着至关重要的影响。通过对这些内容的学习，我学会了如何识别和处理缺失值、异常值，以及如何进行数据标准化和归一化，这大大提高了我的数据分析效率和准确性。另外，书中对不同数据挖掘任务的分类和介绍，也让我对整个数据挖掘流程有了更清晰的认识。无论是分类、回归、聚类还是关联规则挖掘，作者都提供了详实的讲解和案例分析，让我能够将理论知识快速转化为实践技能。这本书为我提供了一种系统性的方法论，让我能够更有效地处理各种复杂的数据问题，并从中挖掘出有价值的见解。

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在我看来，《Principles of Data Mining》这本书最大的价值在于其能够将理论与实践紧密地联系起来。我曾经尝试过阅读一些纯理论性的书籍，但总觉得缺少了一些与实际应用相结合的指导。这本书则不同，它通过丰富的案例研究和实践建议，让我能够将学到的知识直接应用到我的工作中。作者在讲解算法时，会引用大量的真实世界数据，并展示如何使用这些算法来解决实际问题。例如，在介绍时间序列分析时，书中提供了一个关于股票价格预测的案例，详细展示了如何使用ARIMA模型来分析股票数据，并预测未来的价格走势。这种贴近实际的讲解方式，让我能够更直观地理解算法的威力，并快速掌握将其应用于自身业务的能力。此外，书中对数据挖掘流程的完整描述，从数据收集、预处理、模型构建到结果评估，都为我提供了一个清晰的操作指南。这本书已经成为了我日常工作中不可或缺的工具，它帮助我更高效地处理数据，并从中获得更有价值的见解。

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这本书以其清晰的结构和深入的讲解，为我打开了数据挖掘的广阔世界。我并非科班出身，初接触这个领域时，面对海量的数据和复杂的算法，曾感到无从下手。然而，《Principles of Data Mining》以一种循序渐进的方式，将原本抽象的概念具象化。从数据预处理的每一个细节，到各种挖掘算法的原理与应用，作者都娓娓道来，仿佛一位经验丰富的向导，带领我在知识的迷宫中找到方向。尤其让我印象深刻的是，书中对于模型评估和选择的论述，它们不仅仅是枯燥的公式堆砌，而是结合了实际应用场景，阐述了如何根据不同的目标选择最合适的模型，以及如何避免过拟合和欠拟合这些常见的陷阱。这种理论与实践的紧密结合，让我能够真正理解数据挖掘的价值，并有信心将其运用到我自己的项目中。书中提供的案例研究也极具启发性，它们展示了数据挖掘如何在零售、金融、医疗等各个行业发挥重要作用，这不仅拓宽了我的视野，也让我对未来职业发展有了更清晰的规划。我特别喜欢它在介绍某些算法时，会追溯到其背后的数学原理，尽管有时需要我花费额外的精力去消化，但这种深度的挖掘让我对算法的理解更加透彻，而不是停留在“知其然，不知其所以然”的层面。这本书就像一本宝藏，每一次翻阅都能有新的发现，它已经成为我案头的必备参考书，伴随我不断深入数据挖掘的领域，探索其中的奥秘。

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这本书的出版，无疑为数据挖掘领域的研究者和实践者提供了一份高质量的学习资料。我曾阅读过不少关于数据挖掘的书籍，但《Principles of Data Mining》以其独特的视角和严谨的学术态度，在众多同类书籍中脱颖而出。作者在内容组织上表现出的深刻洞察力，将复杂的知识体系梳理得井井有条，使得读者能够在一个逻辑清晰的框架下学习。我尤其欣赏它对机器学习在数据挖掘中角色的阐释，它并没有将两者割裂开来，而是强调了机器学习作为数据挖掘核心驱动力的地位，并通过大量的实例说明了这一点。书中关于决策树、支持向量机、神经网络等经典算法的讲解，既有理论层面的深度，又不乏实践层面的指导。例如，在解释支持向量机时，作者详细阐述了核函数的概念及其在处理非线性可分数据中的作用，并通过对不同核函数的对比分析，帮助读者理解如何选择合适的核函数来优化模型性能。此外，书中还探讨了聚类分析、关联规则挖掘、异常检测等多种数据挖掘技术，并对它们的优缺点以及适用场景进行了详细的比较。对于那些希望系统性学习数据挖掘的读者来说，这本书无疑是最佳的选择。它不仅能够帮助你掌握核心的理论知识，更能让你理解如何在实际问题中应用这些知识，从而解决复杂的数据分析挑战。这本书的出版，为我自己在业界的实践提供了一套坚实的理论基础和丰富的工具箱。

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《Principles of Data Mining》这本书，对于我这样一个希望在商业分析领域取得进展的人来说，是一次宝贵的学习经历。它提供了一种全新的视角，让我能够从数据的角度去理解和解决商业问题。作者在阐述数据挖掘技术时，始终紧密结合实际商业应用场景，这使得我能够更容易地理解这些技术为何重要，以及如何将它们运用到实际工作中。例如，书中在介绍客户细分时，详细讲解了聚类算法如何帮助企业识别不同的客户群体，以及如何根据这些客户群体的特征来制定个性化的营销策略。这对我启发很大，让我意识到数据挖掘不仅仅是技术本身，更是能够驱动商业决策和提升竞争力的强大工具。此外，书中对于数据可视化和结果解释的强调，也让我受益匪浅。我学会了如何将复杂的数据分析结果以清晰易懂的方式呈现给非技术背景的同事，如何通过图表来有效地沟通数据洞察。这本书不仅提升了我的技术能力，更重要的是，它帮助我培养了一种以数据为导向的思维模式，这在我未来的职业发展中将是不可或缺的。

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作为一名对人工智能和计算领域充满好奇的学习者，《Principles of Data Mining》这本书给我带来了前所未有的启发。它不仅仅是一本关于数据挖掘的书，更是一次对计算思维和智能学习的深度探索。作者的写作风格非常吸引人，他能够将一些听起来非常高深的理论，用一种易于理解的方式呈现出来，就像在和一位朋友交流学习心得一样。我尤其喜欢书中对“自适应计算”这个概念的引入，它强调了学习过程的动态性和个性化，这与我一直以来所追求的学习理念不谋而合。书中关于模型训练、特征工程、参数调优等方面的详细介绍，让我对如何构建一个高效的数据挖掘系统有了更深刻的认识。例如，在讲解特征选择时，作者不仅列举了多种常见的特征选择方法，还深入分析了每种方法的原理和适用场景，这使得我能够根据具体的数据集和任务来选择最合适的特征工程策略。此外，书中对“机器学习”这一核心概念的阐述，也让我受益匪浅。它不仅仅是简单的算法介绍，更是对机器学习背后哲学思考的探讨，以及对未来发展趋势的预测。这本书就像一座知识的灯塔，照亮了我前行的道路，让我更加自信地去探索数据挖掘和人工智能的无限可能。

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这本书的深度和广度让我印象深刻，它无疑是数据挖掘领域的一部力作。作为一名经常需要处理大量数据的研究者，我一直在寻找一本能够系统性地介绍数据挖掘理论与方法的书籍，而《Principles of Data Mining》完全满足了我的需求。作者在内容编排上非常讲究，从基础的概念引入，到高级算法的解析，再到实际应用的探讨，层层递进，逻辑严谨。我尤其欣赏它对机器学习模型解释性的探讨，在追求模型准确性的同时，也强调了理解模型决策过程的重要性。书中对于模型鲁棒性、可解释性和公平性的讨论，也体现了作者对当前数据挖掘领域前沿问题的关注。例如，在介绍一些复杂的集成学习方法时，作者不仅提供了算法的详细描述，还分析了它们在不同数据集上的表现，以及如何通过交叉验证等技术来评估模型的泛化能力。此外，书中还涉及了一些关于数据挖掘伦理和隐私保护的讨论，这对于我们在实际应用中遵循负责任的数据处理原则至关重要。这本书为我提供了一个坚实的理论基础，让我能够更自信地面对各种数据分析挑战，并为我的研究工作提供了宝贵的指导。

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《Principles of Data Mining》这本书，为我这样的跨学科学习者提供了一份极为宝贵的入门指南。我来自一个与计算机科学并非直接相关的领域，但对利用数据驱动决策有着强烈的兴趣。这本书以其清晰的逻辑和循序渐进的教学方式，让我能够轻松地跨越技术壁垒，深入了解数据挖掘的核心概念。我特别欣赏作者在介绍每种算法时，都会首先阐述其背后的直观思想，然后才引入数学公式和技术细节，这种“由简入繁”的学习路径，大大降低了学习难度，并有效避免了初学者的畏难情绪。例如，在讲解K-means聚类算法时，作者首先用一个简单的比喻来解释簇中心的迭代过程，然后才给出具体的数学描述。这让我能够迅速把握算法的核心思想，并对其原理有了深刻的理解。书中对数据挖掘在各个行业应用案例的展示，也极大地拓宽了我的视野，让我看到了数据挖掘在商业、医疗、金融等领域所展现出的巨大潜力。这本书不仅为我打下了坚实的数据挖掘基础，更点燃了我继续深入探索数据科学的热情。

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这本书的深度与广度，以及其作者对数据挖掘领域独到的见解，都令我心生敬佩。作为一名在机器学习领域摸索多年的研究者，我一直在寻找一本能够提供更深层次理解和更前沿视角的书籍。 《Principles of Data Mining》正是这样一本让我茅塞顿开的书。它不仅仅是技术的罗列，更是一次对数据挖掘背后哲学思考的探索。作者在介绍各种挖掘技术时，都会追溯其理论根源，并探讨它们在不同场景下的优劣势。我尤其喜欢书中对“自适应计算”这一理念的阐述，它强调了学习过程的动态性和对环境变化的适应能力，这与当前人工智能发展的趋势高度契合。书中对模型集成、特征工程以及模型解释性等前沿问题的深入探讨，也为我提供了宝贵的思考方向。例如，在介绍深度学习模型时，作者不仅讲解了网络结构和训练方法，还深入分析了模型的可解释性问题，并探讨了如何通过各种技术来提升模型的透明度。这本书为我提供了更广阔的视野和更深入的理解，让我能够更自信地面对数据挖掘领域的挑战，并为我的研究工作提供新的灵感。

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坦白说，在翻阅《Principles of Data Mining》之前，我对数据挖掘的理解停留在一些零散的知识点上。这本书像一把钥匙，为我打开了通往数据挖掘殿堂的大门。作者的叙述风格非常亲切，仿佛在与我进行一次面对面的交流，让我能够轻松地理解那些看似晦涩的算法。我特别喜欢书中关于“学习”本身的探讨，它不仅仅是数据的堆砌，而是一个不断优化和改进的过程。书中对各种学习算法的深入剖析，无论是监督学习、无监督学习还是强化学习，都让我对机器学习的强大能力有了全新的认识。例如，在介绍神经网络时，作者详细讲解了反向传播算法的原理，并提供了如何通过调整网络结构和参数来提升模型性能的技巧。这让我能够更好地理解深度学习的强大之处，并开始尝试将其应用到我自己的项目中。这本书不仅仅是技术的介绍，更是对思维方式的启迪，它让我学会了如何从数据的角度去思考问题，如何利用算法的力量去发现隐藏在数据中的规律。

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good on overview, and intuition

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