Introduction to Data Mining presents fundamental concepts and algorithms for those learning data mining for the first time. Each concept is explored thoroughly and supported with numerous examples. The text requires only a modest background in mathematics. Each major topic is organized into two chapters, beginning with basic concepts that provide necessary background for understanding each data mining technique, followed by more advanced concepts and algorithms. Quotes This book provides a comprehensive coverage of important data mining techniques. Numerous examples are provided to lucidly illustrate the key concepts. -Sanjay Ranka, University of Florida In my opinion this is currently the best data mining text book on the market. I like the comprehensive coverage which spans all major data mining techniques including classification, clustering, and pattern mining (association rules). -Mohammed Zaki, Rensselaer Polytechnic Institute
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。
Chapter2 和 Chapter3 一大堆废话,基本都是初中高中教的!!!好像跳过这些章节!!! Chapter2 和 Chapter3 一大堆废话,基本都是初中高中教的!!!好像跳过这些章节!!! Chapter2 和 Chapter3 一大堆废话,基本都是初中高中教的!!!好像跳过这些章节!!!
评分这本书介绍的比较全面,某些内容在一般的书中是很少介绍的,内容浅显易懂。本人开始看中文版的,觉的中文版的写的不错,后来又看英文版的,就发现中文版的差太多了,推荐英文版的
评分屎一样狗屁不通的翻译。 原文: As a result, Z is as likely to be chosen for splitting as the interacting but useful attributes, X and Y. 译文:因此,Z 可能被选作划分有相互作用但有效的属性 X 和 Y。 还有其他很多地方就不一一列举了,本来作为入门读物,很多东西就...
评分主要是一些理论的讲解,对数据挖掘的总体起一个概述的作用,偏向于实际应用的较少!对各种算法也只是简单进行说明,然后进行应用,对于刚刚接触数据挖掘的同学有一些意义 内容涵盖方方面面,对于要深挖某个主题的话需要另找书籍结合阅读
评分我是非数据挖掘领域,想了解数据挖掘领域的知识,但这本书还是有点太专业,太多的知识和算法看不懂,只是浏览了一下概念性的知识 有没有介绍更通俗的数据挖掘的书,或者注重方法不注重算法的书,希望能有高人指点一二
比较基础的。。入门必备
评分人工神经网络讲的比较简单。SVM以及里面的核方法,第二章都不错 。
评分两天搞定
评分数据挖掘领域的入门神作
评分CSci 5523: Data Mining 成绩被教授坑惨了。。Michael在Vipin面前简直是个小受。。
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