Introduction to Data Mining 在線電子書 圖書標籤: 數據挖掘 datamining 計算機 機器學習 Data-Mining 統計 Computer.Science 計算機科學
發表於2025-03-20
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Perfect~比老han的書好瞭去瞭~
評分很全麵
評分不算太好
評分入門書籍
評分不算太好
Pang-Ning Tan現為密歇根州立大學計算機與工程係助理教授,主要教授數據挖掘、數據庫係統等課程。此前,他曾是明尼蘇達大學美國陸軍高性能計算研究中心副研究員(2002-2003)。
Michael Steinbach 明尼蘇達大學計算機與工程係研究員,在讀博士。
Vipin Kumar明尼蘇達大學計算機科學與工程係主任,曾任美國陸軍高性能計算研究中心主任。他擁有馬裏蘭大學博士學位,是數據挖掘和高性能計算方麵的國際權威,IEEE會士。
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
作为数据挖掘导论,这本书基本上已经做到了。书中介绍了很多数据挖掘方面相关的概念和方法,对于入门来讲是很友好的。因为刚刚看完机器学习的书,所以前半部分基本不需要看了。后面的关联分析和聚类方法还是可以一看的。虽然这本书没有实际操作的内容,但是让人大概了解了数据...
評分作为数据挖掘导论,这本书基本上已经做到了。书中介绍了很多数据挖掘方面相关的概念和方法,对于入门来讲是很友好的。因为刚刚看完机器学习的书,所以前半部分基本不需要看了。后面的关联分析和聚类方法还是可以一看的。虽然这本书没有实际操作的内容,但是让人大概了解了数据...
評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
評分我的习惯就是在蹲坑的时候读一些艰涩高深的科学读物,这样有助于我在排泄的时候大脑保持高度的兴奋状态,不至于被熏晕或者不至于被引人入胜的小说情节所陶醉最后导致肛瘘…… 但是,这本书另我惊诧了…… 第一他不艰涩,是我读到过的关于统计、关于数据、关于计算的最科普的读...
評分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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