具体描述
●全面实用地论述了从实际业务数据中抽取出的读者需要知道的概念和技术。
●更新并结合了来自读者的反馈、数据挖掘领域的技术变化以及统计和机器学习方面的更多资料。
●包含了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用子实际的大规模数据挖掘项目。
作者简介
JiaweiHan伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系教授。由于在数据挖掘和数据库
系统领域卓有成效的研究工作，他曾多次获得各种荣誉和奖励，其中包括2004~-ACMSIGKDD颁
发的创新奖。同时，他还是~ACMTransactionsOnKnowledgeDiscoveryfromData))杂志的主
编，以及((1EEETransactionsOn Knowledgeand DataEngineering))和((DataMiningand
KnowledgeDiscovery))杂志的编委会成员。
MichelineKamber拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位，现在加拿大西蒙·弗雷
泽大学从事博士后研究工作。
目录信息
读后感
我了个擦 ， 连个非限制性定语从句都翻译不了，你翻译毛啊。还不如看原版。你们两个真是叫兽啊。本来都不屑去骂，但是连个定于从句都搞不通顺，叫兽你就这水平？你让研究生替你翻译的话，你研究生的水平也不至于如此奇差吧，还没过四级呢吧。不评很差是看在原著的面子上。
评分 评分作者是FP-Growth的发明人之一，本身实力不弱。但看了国内外的一些评论后，觉得此书偏向文献综述的类型，适合当作参考手册。 亚马逊地址： http://www.amazon.com/Data-Mining-Concepts-Techniques-Management/dp/0123814790/ref=cm_rdp_product
评分我了个擦 ， 连个非限制性定语从句都翻译不了，你翻译毛啊。还不如看原版。你们两个真是叫兽啊。本来都不屑去骂，但是连个定于从句都搞不通顺，叫兽你就这水平？你让研究生替你翻译的话，你研究生的水平也不至于如此奇差吧，还没过四级呢吧。不评很差是看在原著的面子上。
评分用户评价
感觉学的不错，考试却考的不理想。
评分2015年初读完。主要章节都通读了一遍
评分感觉学的不错，考试却考的不理想。
评分就指这本书活了。。。
评分算法讲的够全，但是好多算法一句带过，不是太细
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