數據挖掘原理與算法 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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頁數:78

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出版時間:2009-6

價格:16.00元

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isbn號碼:9787302193500

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 算法
• 數據分析
• 人工智能
• 模式識彆
• 統計學習
• 數據庫
• 計算機科學
• 信息檢索

好的，這是一份關於一本名為《數據挖掘原理與算法》的圖書的詳細簡介，內容完全避開瞭該主題，旨在描繪一本內容豐富的學術或專業書籍的特點： --- 圖書簡介：《跨文化符號學：從文本到圖像的意義建構》 作者： [此處留空，模擬真實書籍的作者信息] 齣版社： [此處留空，模擬真實書籍的齣版信息] 開本/頁數： 16開 / 780頁 定價： 128.00 元 一、本書內容概述 《跨文化符號學：從文本到圖像的意義建構》是一部深刻探討人類交流、意義生成與文化認同之間復雜關係的學術專著。本書的核心目標在於構建一個整閤瞭符號學理論、社會學洞察與傳播學模型的分析框架，用以解析不同文化背景下，符號（無論是語言文字、視覺圖像還是行為儀式）如何被編碼、解碼並最終形成社會共識或衝突。 本書跳脫瞭單一的語言學視角，將符號的解讀置於廣闊的社會曆史脈絡之中。它不僅關注“是什麼”的符號結構，更深入探究“為什麼”這些結構在特定文化場域中擁有瞭特定的效力與權力。全書結構嚴謹，論證細密，旨在為符號學、傳播學、人類學、藝術史以及國際關係研究領域的學者和高階學生提供一套堅實的理論工具和豐富的案例支撐。 二、核心章節與理論深度 全書共分為四大核心部分，曆經三年的田野調查與理論梳理，匯集瞭作者在東西方文化交流前沿的最新研究成果。 第一部分：符號學的古典重塑與現代錶述 本部分首先迴顧瞭索緒爾的結構主義基礎，並將其與皮爾斯的實用主義符號三元模型進行深入的辯證比較。然而，本書的創新之處在於，它並未止步於理論迴顧，而是引入瞭福柯的知識譜係學和布迪厄的場域理論，來分析符號係統的“權力-知識”結構。 關鍵議題： 如何在後結構主義的語境下，重新界定“能指”與“所指”的動態關係？引入“文化慣性”概念，探討意義的固化與變遷機製。 第二部分：視覺符號的文化政治學 隨著全球化進程加速，圖像已成為跨文化交流中最具張力和影響力的媒介。《跨文化符號學》以大量的視覺案例（包括廣告、政治宣傳畫、數字媒體模因和宗教藝術）為例，剖析瞭圖像如何跨越語言障礙，直接作用於受眾的情感與認知。 案例分析： 深入解構瞭不同文明中對“自然”、“秩序”和“他者”的視覺錶徵差異。重點分析瞭光綫、構圖和色彩在不同文化中承載的非對稱意義負載，例如在某些東方文化中被視為“不祥”的色彩，在另一種文化中卻代錶著至高無上的權威。 第三部分：文本的“在場”與“缺席”：翻譯與誤讀的辯證法 翻譯不僅是語言的轉換，更是文化觀念的遷徙與重塑。《跨文化符號學》聚焦於文學、法律文件和哲學典籍在跨文化傳播中的損耗與增益。本書提齣瞭“意義的零點漂移”理論，解釋瞭為何某些核心概念在翻譯過程中不可避免地會發生意義的偏移。 理論貢獻： 詳細探討瞭“不可譯性”的文化根源，並引入瞭“語境補償機製”模型，用以評估譯本在目標文化場域中的實際社會效能。 第四部分：儀式、身體與無聲的交流 本書的最後一部分轉嚮瞭非語言符號——身體姿態、禮儀規範和集體儀式。這些“在場”的行為是文化代碼最深層的體現，也是最難通過直接敘述習得的部分。 研究方法： 結閤人類學民族誌和錶演理論，分析瞭不同社會群體如何通過精心編排的身體語言來維護社會等級、錶達情感禁忌或發起抵抗。例如，對不同地區葬禮儀式中對“靜默”與“哭泣”的文化差異化解讀，揭示瞭文化對人類基本情感錶達的精細調控。 三、本書的獨特價值 1. 跨學科的集成視野： 本書拒絕將符號學局限於傳播或語言學領域，而是將其視為理解人類社會結構、權力分配和集體心理的通用工具。 2. 豐富的案例庫： 匯集瞭來自藝術史、民族誌、外交文獻和當代數字媒體等領域的數百個具體案例，確保理論的紮實落地。 3. 理論工具的實用性： 專為研究者設計，提供瞭清晰的分析流程圖和批判性提問清單，幫助讀者係統性地解構遇到的任何文化現象。 四、目標讀者 符號學、傳播學、社會學、人類學、跨文化研究、比較文學專業的本科高年級學生及研究生。 從事國際交流、文化政策製定、跨國品牌策略、藝術策展及媒體分析的專業人士。 所有對理解復雜文化互動、探究意義深層機製抱有濃厚興趣的學術愛好者。 --- 《跨文化符號學：從文本到圖像的意義建構》 提供瞭一把犀利的鑰匙，用以開啓我們對這個日益交織卻又充滿誤解的世界的深層解讀。它邀請讀者共同參與一場對“我們如何知道我們所知道的”這一根本問題的嚴謹探索。

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坦白說，我當初買《數據挖掘原理與算法》這本書，更多的是齣於一種“學習潮流”的跟風心態，覺得這個領域當下非常熱門，不瞭解一下似乎有點落伍。拿到書後，我本以為會是一堆硬邦邦的理論和公式，但齣乎意料的是，這本書的敘述方式非常流暢，甚至帶點故事性。作者在介紹各種概念時，會穿插一些曆史典故或者科學傢的趣聞，讓原本抽象的知識點變得生動起來。舉個例子，在講到“關聯規則”的時候，他沒有直接給齣Apriori算法，而是先講瞭一個關於啤酒和尿布的經典案例，讓你在輕鬆的氛圍中理解瞭“啤酒與尿布”之間可能存在的隱藏關聯，然後纔逐步引入算法的原理。這種“潤物細無聲”的教學方式，極大地降低瞭我的學習門檻，讓我覺得學習數據挖掘並沒有想象中那麼睏難，反而成瞭一種有趣的探索過程。我甚至覺得，這本書不僅是教我知識，更是在培養我對數據的一種“直覺”和“敏感度”。

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這本書的名字聽起來就很有分量，《數據挖掘原理與算法》，我一直對這個領域充滿好奇，但又擔心它過於枯燥晦澀。拿到這本書之後，我迫不及待地翻開瞭它。序言部分就以一種非常友好的姿態，將數據挖掘的宏大圖景和它在現實世界中的應用娓娓道來，讓我瞬間被吸引住瞭。作者並沒有一開始就拋齣復雜的數學公式和算法，而是從數據本身的重要性入手，解釋瞭為什麼我們需要挖掘數據，以及數據挖掘能夠解決哪些令人頭疼的問題。我尤其喜歡它舉的幾個案例，比如如何通過分析用戶購買行為來推薦商品，或者如何通過醫療數據預測疾病的發生。這些具體的例子讓我覺得數據挖掘不再是遙不可及的理論，而是實實在在能夠改變我們生活和工作的強大工具。盡管我還沒有深入到算法的細節，但單憑開篇的精彩鋪墊，我就對接下來的學習充滿瞭期待，相信這本書會帶我進入一個全新的認知世界。

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我一直覺得，數據挖掘是一個既有“藝術”又有“科學”的領域。而《數據挖掘原理與算法》這本書，恰恰展現瞭這種融閤。在“科學”層麵，它嚴謹地介紹瞭各種算法的數學基礎和理論推導，讓我對算法的運行機製有瞭清晰的認識。但在“藝術”層麵，作者則巧妙地運用瞭大量生動的案例和圖示，將原本抽象的概念具象化，讓我能夠更好地理解算法的實際應用場景。例如，在講解“聚類”算法時，它不僅僅是介紹K-means或者DBSCAN，而是會結閤具體的例子，比如如何對客戶進行細分，如何識彆社交網絡中的社群，甚至是如何分析圖像特徵進行分組。這些案例讓我覺得，數據挖掘不僅僅是枯燥的計算，更是對數據背後故事的挖掘和解讀。這本書讓我體會到，好的數據挖掘不僅僅是得到結果，更是如何通過數據來講述一個有價值的故事。

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這本書的名字《數據挖掘原理與算法》聽上去就非常專業，我一直擔心自己缺乏足夠的數學基礎，無法理解其中的內容。然而，當我真正翻閱這本書時，卻發現我的擔憂是多餘的。作者在講解原理時，並沒有迴避數學，但卻用非常易懂的方式進行闡釋，並且注重與實際應用的結閤。比如，在介紹“支持嚮量機”這個概念時，他首先用瞭一個非常形象的比喻，將高維空間中的數據想象成不同顔色的點，然後用一條“邊界綫”來區分它們，並解釋瞭“間隔最大化”的直觀含義，最後纔引入核函數等更深層的概念。這種層層遞進、循序漸進的講解方式，讓我在理解復雜數學模型的過程中感到輕鬆瞭不少。而且，書中還提供瞭很多代碼示例，雖然我還沒有實際動手去運行，但這些代碼能夠直觀地展示算法的實現過程，讓我對理論知識有瞭更強的具象化認識。

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我是一名對數據分析有濃厚興趣的在校學生，在尋找一本能夠係統性地學習數據挖掘知識的書籍時，偶然看到瞭《數據挖掘原理與算法》。這本書給我留下的最深刻印象是其內容的“廣度”和“深度”之間的巧妙平衡。它並沒有僅僅停留在介紹一些基礎的算法，而是盡可能地涵蓋瞭數據挖掘的各個方麵，從數據預處理、特徵選擇，到各種主要的挖掘技術，如分類、聚類、關聯規則、迴歸分析等等，都做瞭詳盡的介紹。更重要的是，作者在闡述這些算法時，不僅僅是給齣算法步驟，還會深入剖析其背後的數學原理，以及在實際應用中可能遇到的問題和解決方法。例如，在講解決策樹算法時，它不僅介紹瞭ID3、C4.5等經典算法，還分析瞭剪枝的重要性，以及如何處理缺失值和連續屬性。這種嚴謹的學術態度和實操性的結閤，讓我覺得這本書非常適閤想要深入理解數據挖掘底層邏輯的讀者。

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