Data Mining with Microsoft SQL Server 2008 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Jamie MacLennan

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:2008

价格:$50.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780470277744

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
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• SQL Server
• Microsoft SQL Server 2008
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• 预测分析

深度探索数据挖掘的奥秘：一本侧重理论与实践的综合指南 图书名称： 《数据挖掘：理论、方法与应用前沿》 目标读者： 数据科学家、商业智能分析师、计算机科学与统计学专业高年级本科生及研究生、以及希望系统掌握数据挖掘技术栈的行业专业人士。 图书内容提要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的数据挖掘知识体系。我们不局限于某一特定软件工具的刻板操作，而是将重点放在数据挖掘背后的核心原理、算法的数学基础、以及在真实世界复杂数据集中进行有效决策所需的批判性思维。全书结构清晰，从基础概念的奠定，到前沿算法的剖析，再到实际案例的深度解析，力求构建一座理论与实践之间坚实的桥梁。 第一部分：数据挖掘基础与预处理的艺术 (Foundations and the Art of Preprocessing) 本部分是构建扎实数据挖掘能力的地基。我们首先界定了数据挖掘的范畴，区分了其与机器学习、统计学及数据库技术的异同，并概述了KDD（知识发现）流程的各个阶段。 数据质量与清洗： 我们将用大量篇幅探讨“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）的原则。详细介绍了处理缺失值（如均值插补、多重插补、基于模型的预测填充）、异常值检测与处理（统计方法、基于距离的方法如LOF、孤立森林）以及数据一致性检查的实用技巧。特别关注时间序列数据和文本数据的预处理挑战。 特征工程的魔力： 深入讲解特征构建的艺术。内容涵盖： 特征选择（Feature Selection）： 过滤法（如卡方检验、信息增益）、包裹法（如递归特征消除RFE）和嵌入法（Lasso、Ridge回归中的系数分析）。 特征转换（Feature Transformation）： 变量离散化、箱线图变换、对数/幂次变换以满足模型假设。 高维数据处理： 主成分分析（PCA）的几何与代数解释、独立成分分析（ICA）及其在盲源分离中的应用。 数据表示与度量： 详细对比了欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度、Jaccard系数等在不同数据类型（数值、类别、文本）中的适用性，并讨论了度量选择对聚类和分类结果的决定性影响。 第二部分：核心数据挖掘算法的深入剖析 (Deep Dive into Core Mining Algorithms) 本部分是本书的心脏，对主流的数据挖掘算法进行自底向上的讲解，侧重于算法的内在逻辑、数学推导及参数敏感性分析。 监督学习：分类与回归 决策树模型： 不仅讲解ID3、C4.5、CART的基础结构，更细致地分析了信息增益、基尼不纯度在节点分裂中的计算细节。深入探讨树的剪枝策略（预剪枝与后剪枝）及其对过拟合的控制。 集成学习的威力： 系统阐述Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting Machines - GBM）。对于GBM，我们将详细解析其如何通过拟合残差来迭代优化模型，并对比XGBoost、LightGBM在算法效率和正则化方面的创新。 支持向量机（SVM）： 从最大化间隔超平面的几何意义出发，推导出拉格朗日对偶问题，并详尽解释核函数的选择（线性、多项式、RBF）及其在高维空间的映射机制。 无监督学习：聚类与关联规则 聚类技术： 详细比较K-Means、K-Medoids（PAM）的优缺点和对初始点的敏感性。重点讲解层次聚类（凝聚型与分裂型）的合并/分裂准则。对于基于密度的DBSCAN，分析其$epsilon$与MinPts参数的物理意义。 关联规则挖掘： 深度解析Apriori算法的“先验性质”和“两次扫描定理”的效率优化。探讨FP-Growth算法如何通过构建FP树避免产生候选集，从而显著提升性能。不仅关注支持度和置信度，更强调提升度（Lift）在发现真正有趣关联中的重要性。 第三部分：高级主题与新兴趋势 (Advanced Topics and Emerging Trends) 本部分将读者的视野拓展到复杂数据集的处理和前沿技术的研究，确保内容紧跟行业发展步伐。 序列数据与时间序列分析： 介绍如何使用隐马尔可夫模型（HMM）进行状态序列的预测和识别，以及如何运用动态时间规整（DTW）来度量不同长度序列间的相似性。 文本挖掘与自然语言处理（NLP）基础： 从词袋模型（Bag-of-Words）到TF-IDF权重计算，介绍文本特征提取的演变。深入讨论主题模型，如潜在狄利克雷分配（LDA），解释其如何从文档集合中发现潜在的语义结构。 模型评估与验证的严谨性： 强调模型选择的科学性。除了标准的准确率、召回率和F1分数，本书会详细讨论ROC曲线、AUC值的计算及其在不平衡数据集中的意义。介绍交叉验证（K折、留一法）和Bootstrapping方法在评估模型泛化能力时的应用，并讨论多模型集成评估的挑战。 可解释性与公平性（XAI）： 鉴于“黑箱模型”的普及，本部分探讨了模型可解释性的必要性。介绍LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive exPlanations）值，帮助读者理解复杂模型做出特定预测的驱动因素，并初步探讨算法偏见（Bias）的来源与缓解策略。 总结：构建实战思维 本书的每一章都包含“理论回顾”、“算法细节”、“参数调优指南”以及“典型应用场景分析”。我们致力于培养读者“选择正确工具解决特定问题”的思维模式，而非仅仅教会读者如何运行某个软件的特定模块。通过详实的数学基础和对算法内在约束的理解，读者将能够灵活地将这些知识迁移到任何新的数据平台和技术栈中，真正掌握数据挖掘的精髓。

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