数据挖掘原理与算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:78

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出版时间:2009-6

价格:16.00元

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isbn号码:9787302193500

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图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 算法
• 数据分析
• 人工智能
• 模式识别
• 统计学习
• 数据库
• 计算机科学
• 信息检索

好的，这是一份关于一本名为《数据挖掘原理与算法》的图书的详细简介，内容完全避开了该主题，旨在描绘一本内容丰富的学术或专业书籍的特点： --- 图书简介：《跨文化符号学：从文本到图像的意义建构》 作者： [此处留空，模拟真实书籍的作者信息] 出版社： [此处留空，模拟真实书籍的出版信息] 开本/页数： 16开 / 780页 定价： 128.00 元 一、本书内容概述 《跨文化符号学：从文本到图像的意义建构》是一部深刻探讨人类交流、意义生成与文化认同之间复杂关系的学术专著。本书的核心目标在于构建一个整合了符号学理论、社会学洞察与传播学模型的分析框架，用以解析不同文化背景下，符号（无论是语言文字、视觉图像还是行为仪式）如何被编码、解码并最终形成社会共识或冲突。 本书跳脱了单一的语言学视角，将符号的解读置于广阔的社会历史脉络之中。它不仅关注“是什么”的符号结构，更深入探究“为什么”这些结构在特定文化场域中拥有了特定的效力与权力。全书结构严谨，论证细密，旨在为符号学、传播学、人类学、艺术史以及国际关系研究领域的学者和高阶学生提供一套坚实的理论工具和丰富的案例支撑。 二、核心章节与理论深度 全书共分为四大核心部分，历经三年的田野调查与理论梳理，汇集了作者在东西方文化交流前沿的最新研究成果。 第一部分：符号学的古典重塑与现代表述 本部分首先回顾了索绪尔的结构主义基础，并将其与皮尔斯的实用主义符号三元模型进行深入的辩证比较。然而，本书的创新之处在于，它并未止步于理论回顾，而是引入了福柯的知识谱系学和布迪厄的场域理论，来分析符号系统的“权力-知识”结构。 关键议题： 如何在后结构主义的语境下，重新界定“能指”与“所指”的动态关系？引入“文化惯性”概念，探讨意义的固化与变迁机制。 第二部分：视觉符号的文化政治学 随着全球化进程加速，图像已成为跨文化交流中最具张力和影响力的媒介。《跨文化符号学》以大量的视觉案例（包括广告、政治宣传画、数字媒体模因和宗教艺术）为例，剖析了图像如何跨越语言障碍，直接作用于受众的情感与认知。 案例分析： 深入解构了不同文明中对“自然”、“秩序”和“他者”的视觉表征差异。重点分析了光线、构图和色彩在不同文化中承载的非对称意义负载，例如在某些东方文化中被视为“不祥”的色彩，在另一种文化中却代表着至高无上的权威。 第三部分：文本的“在场”与“缺席”：翻译与误读的辩证法 翻译不仅是语言的转换，更是文化观念的迁徙与重塑。《跨文化符号学》聚焦于文学、法律文件和哲学典籍在跨文化传播中的损耗与增益。本书提出了“意义的零点漂移”理论，解释了为何某些核心概念在翻译过程中不可避免地会发生意义的偏移。 理论贡献： 详细探讨了“不可译性”的文化根源，并引入了“语境补偿机制”模型，用以评估译本在目标文化场域中的实际社会效能。 第四部分：仪式、身体与无声的交流 本书的最后一部分转向了非语言符号——身体姿态、礼仪规范和集体仪式。这些“在场”的行为是文化代码最深层的体现，也是最难通过直接叙述习得的部分。 研究方法： 结合人类学民族志和表演理论，分析了不同社会群体如何通过精心编排的身体语言来维护社会等级、表达情感禁忌或发起抵抗。例如，对不同地区葬礼仪式中对“静默”与“哭泣”的文化差异化解读，揭示了文化对人类基本情感表达的精细调控。 三、本书的独特价值 1. 跨学科的集成视野： 本书拒绝将符号学局限于传播或语言学领域，而是将其视为理解人类社会结构、权力分配和集体心理的通用工具。 2. 丰富的案例库： 汇集了来自艺术史、民族志、外交文献和当代数字媒体等领域的数百个具体案例，确保理论的扎实落地。 3. 理论工具的实用性： 专为研究者设计，提供了清晰的分析流程图和批判性提问清单，帮助读者系统性地解构遇到的任何文化现象。 四、目标读者 符号学、传播学、社会学、人类学、跨文化研究、比较文学专业的本科高年级学生及研究生。 从事国际交流、文化政策制定、跨国品牌策略、艺术策展及媒体分析的专业人士。 所有对理解复杂文化互动、探究意义深层机制抱有浓厚兴趣的学术爱好者。 --- 《跨文化符号学：从文本到图像的意义建构》 提供了一把犀利的钥匙，用以开启我们对这个日益交织却又充满误解的世界的深层解读。它邀请读者共同参与一场对“我们如何知道我们所知道的”这一根本问题的严谨探索。

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这本书的名字《数据挖掘原理与算法》听上去就非常专业，我一直担心自己缺乏足够的数学基础，无法理解其中的内容。然而，当我真正翻阅这本书时，却发现我的担忧是多余的。作者在讲解原理时，并没有回避数学，但却用非常易懂的方式进行阐释，并且注重与实际应用的结合。比如，在介绍“支持向量机”这个概念时，他首先用了一个非常形象的比喻，将高维空间中的数据想象成不同颜色的点，然后用一条“边界线”来区分它们，并解释了“间隔最大化”的直观含义，最后才引入核函数等更深层的概念。这种层层递进、循序渐进的讲解方式，让我在理解复杂数学模型的过程中感到轻松了不少。而且，书中还提供了很多代码示例，虽然我还没有实际动手去运行，但这些代码能够直观地展示算法的实现过程，让我对理论知识有了更强的具象化认识。

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我一直觉得，数据挖掘是一个既有“艺术”又有“科学”的领域。而《数据挖掘原理与算法》这本书，恰恰展现了这种融合。在“科学”层面，它严谨地介绍了各种算法的数学基础和理论推导，让我对算法的运行机制有了清晰的认识。但在“艺术”层面，作者则巧妙地运用了大量生动的案例和图示，将原本抽象的概念具象化，让我能够更好地理解算法的实际应用场景。例如，在讲解“聚类”算法时，它不仅仅是介绍K-means或者DBSCAN，而是会结合具体的例子，比如如何对客户进行细分，如何识别社交网络中的社群，甚至是如何分析图像特征进行分组。这些案例让我觉得，数据挖掘不仅仅是枯燥的计算，更是对数据背后故事的挖掘和解读。这本书让我体会到，好的数据挖掘不仅仅是得到结果，更是如何通过数据来讲述一个有价值的故事。

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我是一名对数据分析有浓厚兴趣的在校学生，在寻找一本能够系统性地学习数据挖掘知识的书籍时，偶然看到了《数据挖掘原理与算法》。这本书给我留下的最深刻印象是其内容的“广度”和“深度”之间的巧妙平衡。它并没有仅仅停留在介绍一些基础的算法，而是尽可能地涵盖了数据挖掘的各个方面，从数据预处理、特征选择，到各种主要的挖掘技术，如分类、聚类、关联规则、回归分析等等，都做了详尽的介绍。更重要的是，作者在阐述这些算法时，不仅仅是给出算法步骤，还会深入剖析其背后的数学原理，以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方法。例如，在讲解决策树算法时，它不仅介绍了ID3、C4.5等经典算法，还分析了剪枝的重要性，以及如何处理缺失值和连续属性。这种严谨的学术态度和实操性的结合，让我觉得这本书非常适合想要深入理解数据挖掘底层逻辑的读者。

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坦白说，我当初买《数据挖掘原理与算法》这本书，更多的是出于一种“学习潮流”的跟风心态，觉得这个领域当下非常热门，不了解一下似乎有点落伍。拿到书后，我本以为会是一堆硬邦邦的理论和公式，但出乎意料的是，这本书的叙述方式非常流畅，甚至带点故事性。作者在介绍各种概念时，会穿插一些历史典故或者科学家的趣闻，让原本抽象的知识点变得生动起来。举个例子，在讲到“关联规则”的时候，他没有直接给出Apriori算法，而是先讲了一个关于啤酒和尿布的经典案例，让你在轻松的氛围中理解了“啤酒与尿布”之间可能存在的隐藏关联，然后才逐步引入算法的原理。这种“润物细无声”的教学方式，极大地降低了我的学习门槛，让我觉得学习数据挖掘并没有想象中那么困难，反而成了一种有趣的探索过程。我甚至觉得，这本书不仅是教我知识，更是在培养我对数据的一种“直觉”和“敏感度”。

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这本书的名字听起来就很有分量，《数据挖掘原理与算法》，我一直对这个领域充满好奇，但又担心它过于枯燥晦涩。拿到这本书之后，我迫不及待地翻开了它。序言部分就以一种非常友好的姿态，将数据挖掘的宏大图景和它在现实世界中的应用娓娓道来，让我瞬间被吸引住了。作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式和算法，而是从数据本身的重要性入手，解释了为什么我们需要挖掘数据，以及数据挖掘能够解决哪些令人头疼的问题。我尤其喜欢它举的几个案例，比如如何通过分析用户购买行为来推荐商品，或者如何通过医疗数据预测疾病的发生。这些具体的例子让我觉得数据挖掘不再是遥不可及的理论，而是实实在在能够改变我们生活和工作的强大工具。尽管我还没有深入到算法的细节，但单凭开篇的精彩铺垫，我就对接下来的学习充满了期待，相信这本书会带我进入一个全新的认知世界。

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