数据挖掘导论

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Pang-Ning Tan现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授,主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。此前,他曾是明尼苏达大学美国陆军高性能计算研究中心副研究员(2002-2003)。

Michael Steinbach 明尼苏达大学计算机与工程系研究员,在读博士。

Vipin Kumar明尼苏达大学计算机科学与工程系主任,曾任美国陆军高性能计算研究中心主任。他拥有马里兰大学博士学位,是数据挖掘和高性能计算方面的国际权威,IEEE会士。

出版者:人民邮电出版社
作者:Pang-Ning Tan, Michael Steinbach
出品人:图灵教育
页数:422
译者:范明 范宏建
出版时间:2006-01-01
价格:49.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787115146984
丛书系列:图灵计算机科学丛书
图书标签:
  • 数据挖掘 
  • 计算机 
  • 数据挖掘导论 
  • 算法 
  • Data-Mining 
  • 计算机科学 
  • 人工智能 
  • 神经网络 
  •  
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本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时,还能了解更多重要的高级主题。此外,书中还提供了大量示例、图表和习题。

本书适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材,同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。

具体描述

读后感

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统计学经典入门书籍,对数据处理、分类、相关分析、聚类等方面做了事无巨细的讲解,兼顾通俗性和理论推导,浏览一遍目录就会发现,这不就是机器学习嘛! 看这书名一开始以为这只是一本讲数据抓取、数据分析的书籍,这比市面上一些夸夸其谈机器学习、人工智能的书要低调很多,而...  

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这本书写得逻辑性比较强,全面,而且我觉得涉及的东西也比较底层,让我们了解一些算法的基本型原理是非常重要的。如果,网上的机器学习相关文章看不懂的话,可以从这本书入手。中文版的只看过一点点,感觉完全没逻辑性,完全没感觉。翻译出来完全就变味了,毕竟是语言习惯上的...  

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为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回...  

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The book is used as a textbook for my data mining class. It covers all fundamental theories and concepts of data mining, and it explained everything in a quite easy-to-understand and detailed manner. It is suggested to have a good comprehension of some math...  

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用户评价

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对我来说 有点难

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大一时候读的。(当做综述

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内容有点老了。翻了一半。最近做翻译来看看别人术语怎么翻的。可惜似乎参考性不大。

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都是那点东西

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内容有点老了。翻了一半。最近做翻译来看看别人术语怎么翻的。可惜似乎参考性不大。

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