《數據挖掘(第2版)》較全麵係統地介紹瞭數據挖掘中常用和常見的數據挖掘方法，以及文本與視頻數據挖掘方法。《數據挖掘(第2版)》的主要內容包括：數據挖掘基本知識、數據挖掘預處理方法、決策樹分類及其他分類方法、關聯知識挖掘方法、各種聚類分析方法，以及文本挖掘所涉及錶示、分類和聚類等方法，還包括視頻挖掘所涉及的視頻鏡頭檢測、字幕提取、視頻摘要和視頻檢索等主要分析方法。數據挖掘技術，又稱為數據庫知識發現，是20世紀90年代在信息技術領域開始迅速發展起來的計算機技術。作者結閤自己近20年從事人工智能、機器學習、數據挖掘等方麵的科研工作積纍與教學經驗，編著此書。
具體描述
讀後感
这本书，对数据挖掘相关的技术以及所涉及的各个领域，都进行了比较详细的介绍。但整体而言，对于数据挖掘入门者而言，不是很适合。个人觉得，这本书对数学以及神经网络、小波变换等相关的知识要求的还是比较深。所以，想从事数据挖掘领域研究的同学，倒是比较好的一本书。
評分这本书，对数据挖掘相关的技术以及所涉及的各个领域，都进行了比较详细的介绍。但整体而言，对于数据挖掘入门者而言，不是很适合。个人觉得，这本书对数学以及神经网络、小波变换等相关的知识要求的还是比较深。所以，想从事数据挖掘领域研究的同学，倒是比较好的一本书。
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評分这本书，对数据挖掘相关的技术以及所涉及的各个领域，都进行了比较详细的介绍。但整体而言，对于数据挖掘入门者而言，不是很适合。个人觉得，这本书对数学以及神经网络、小波变换等相关的知识要求的还是比较深。所以，想从事数据挖掘领域研究的同学，倒是比较好的一本书。
用戶評價
這本書相對而言對各方麵的知識要求比較高，不是很適閤入門。不過如果在這方麵有興趣的倒是可以拿過來翻一翻，科大的教材普遍一點是對數學的要求比較高，感興趣的可以閱讀下。如果認真的看完瞭，對自己能力會有一個比較大的提升。
评分大數據時代！！
评分這本書相對而言對各方麵的知識要求比較高，不是很適閤入門。不過如果在這方麵有興趣的倒是可以拿過來翻一翻，科大的教材普遍一點是對數學的要求比較高，感興趣的可以閱讀下。如果認真的看完瞭，對自己能力會有一個比較大的提升。
评分大數據時代！！
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