●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。
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。
首先我承认我的E文不算太好。我最近在读两本E文原版的技术书籍,《分布式系统原理与范型》、《数据挖掘概念与技术》。都是E文书,但是前者作者是老外,后者作者是中国人,两本书的风格明显差异很大。 《数据挖掘概念与技术》的大量专业词汇给我很大的打击,但是大量非专业词汇...
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
评分对于刚入门数据挖掘的人来说,这书绝对会让你感觉自己是个折翼的天使。,因为一开始就各种各样的理论扑面而来,而对于那些经典的算法却只是做一个感性的介绍,并没有那种流程图式的清晰解说。总之就是,不易上手。 但是在这种不面善的情况,为什么该书却被国内外...
评分讲的很不错,就死实现起来有点麻烦。不知道apriori算法大家怎么实现的?主要是采用什么数据结构存储。
评分大三下时就买了,为了准备一下保研的方向,当时只是粗略的读懂了一点。浙大面试时问了我一个K-Means自己都记不太清了。 研一上的<<数据仓库与数据挖掘>>课程也基本使用了这本教材,然而长期不去上课导致自己好多内容学的并不扎实,最后的考试也考的很烂;现在回想,贝叶...
真的只是概念和技术的介绍。
评分Jiawei Han的领域著作,但是其实我没有认真看……几乎是要用哪里的知识当做Reference用的。
评分数据挖掘教材
评分可能是看这本书的时候比较晚了,所以对后面的内容比较熟悉,不太感冒,倒是前面讲的数据预处理那块启发挺大。
评分基本了解了一些常用的项目和技术 是一本不错的概念介绍书籍 后面的活 多少要靠这本书一些
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