Introduction to Data Mining pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Addison Wesley

作者:Pang-Ning Tan

出品人:

页数:769

译者:

出版时间:2005-05-12

价格:USD 105.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321321367

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
datamining
计算机
机器学习
Data-Mining
统计
Computer.Science
计算机科学
数据挖掘
机器学习
数据分析
数据库
人工智能
算法
商业智能
预测建模
分类
聚类

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

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

作者简介

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。

目录信息

读后感

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☆☆☆☆☆

我是拿这本书当作课程书的，这本书基本上涵盖了数据挖掘的许多经典算法，分类，聚类，关联规则。比较适合对数据挖掘感兴趣的人，这本书看完之后基本上就可以进行对数据的分析，挖掘了。然而这仅仅是一门入门书，对于理论部分并没有做过多的解释。如果想进一步的了解理论知识，...

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

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...

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...