具体描述
First title to ever present soft computing approaches and their application in data mining, along with the traditional hard-computing approaches Addresses the principles of multimedia data compression techniques (for image, video, text) and their role in data mining Discusses principles and classical algorithms on string matching and their role in data mining
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读后感
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用户评价
《Data Mining》这本书给我带来的最大感受，就是它强大的理论深度与实践指导的完美结合。作者在书中对各种数据挖掘技术进行了详尽的介绍，从经典的分类、聚类算法，到更复杂的关联规则、序列模式挖掘，再到时下热门的文本挖掘和图挖掘，几乎涵盖了数据挖掘的各个重要领域。让我印象深刻的是，书中并没有简单地罗列算法，而是花了大量篇幅去解释每种算法背后的思想，以及它们适用的场景和局限性。例如，在讲解决策树算法时，作者不仅详细描述了 ID3、C4.5、CART 等不同算法的区别和演进，还深入分析了剪枝技术对于防止过拟合的重要性，以及如何通过特征选择来提高决策树的效率和泛化能力。此外，书中对支持向量机（SVM）的阐述也堪称经典，从线性可分情况到核函数方法的引入，再到软间隔分类的讨论，作者层层递进，将原本复杂的数学原理化繁为简，让我对 SVM 的强大能力有了全新的认识。更值得称赞的是，书中还提供了大量的伪代码和算法流程图，这对于我这样的实践者来说，无疑是雪中送炭。我可以直接对照着这些指导，在自己的项目中使用相应的算法。书中对模型优化的讨论也十分到位，例如在模型训练过程中如何进行参数调优，如何运用交叉验证来评估模型的鲁棒性，以及如何根据业务需求选择最适合的模型。读完这部分内容，我感觉自己对如何构建一个高性能的数据挖掘模型有了更系统、更全面的理解，这对于我未来的工作将是巨大的助力。
评分我一直对探索数据背后隐藏的规律和知识抱有浓厚的兴趣，而《Data Mining》这本书，无疑是我近年来最期待的读物之一。从拿到这本书的那一刻起，我就被它厚重的纸张和精美的排版所吸引，仿佛预示着一场数据探索的盛宴即将拉开序幕。翻开第一页，迎面而来的是作者严谨的逻辑和清晰的思路，他用一种循序渐进的方式，将复杂的数据挖掘概念层层剖析，让我这个初学者也能领略到其中的奥妙。书中对于各种算法的讲解，不仅提供了详实的理论基础，更结合了大量生动形象的案例，让抽象的概念变得触手可及。例如，在介绍关联规则挖掘时，作者并没有仅仅停留在 Apriori 算法的原理描述，而是深入浅出地分析了超市购物篮分析的实际应用，让我理解了为什么“啤酒和尿布”会成为经典的关联规则。他还详细阐述了如何通过调整支持度和置信度来平衡规则的发现能力和实用性，并且还分享了如何避免虚假关联的技巧。这让我意识到，数据挖掘并非仅仅是数学公式的堆砌，更是解决实际问题的智慧结晶。此外，书中对于数据预处理的重要性也给予了高度的重视，详细介绍了缺失值处理、异常值检测、数据平滑等技术，这些细节的处理，往往是决定数据挖掘项目成败的关键。我特别欣赏作者在讲解模型评估时，所提出的多维度考量方法，不仅仅局限于准确率，还深入探讨了精确率、召回率、F1值等指标的意义，以及在不同应用场景下的侧重点，这让我对如何客观评价模型的性能有了更深刻的认识。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的数据科学家在娓娓道来他的洞察与思考，让我受益匪浅。
评分《Data Mining》这本书对我而言，不仅仅是知识的灌输，更是一种思维方式的启迪。作者在书中，始终贯穿着一种“数据驱动”的思想，引导读者去思考数据能够解决什么问题，以及如何利用数据来做出更明智的决策。在介绍各种算法时，他都会强调算法背后的业务逻辑和应用价值，而不是仅仅停留在技术层面。例如，在讲解分类算法时，作者会将其与客户流失预测、垃圾邮件过滤等实际业务场景相结合，让我理解算法是如何为企业创造价值的。书中对数据可视化在数据挖掘中的作用也进行了详细的阐述，强调了通过图表来探索数据、发现模式和展示结果的重要性。作者还提供了许多关于如何选择合适可视化图表类型的建议，这对于我清晰地表达数据洞察至关重要。我尤其欣赏书中关于模型解释性和可读性的讨论。在很多情况下，一个高准确率的模型固然重要，但能够理解模型是如何做出预测，并能够向非技术人员解释这些预测背后的原因，同样重要。作者通过对决策树、线性回归等模型的深入分析，展示了如何实现模型的可解释性。此外，书中对数据挖掘项目生命周期的详细介绍，也让我对整个过程有了更系统、更全面的认识。从问题的定义，到数据的收集、清洗、探索，再到模型的选择、训练、评估，最后到模型的部署和监控，每一个环节都进行了细致的讲解。这本书让我认识到，数据挖掘是一个既需要技术深度，也需要业务理解的综合性学科，它能够帮助我更好地运用数据来驱动创新和解决问题。
评分我一直认为，学习数据挖掘最困难的莫过于理解那些抽象的数学模型和算法原理，而《Data Mining》这本书恰恰在这方面做得非常出色。作者在讲解过程中，非常注重知识的结构化和可视化，通过大量的图表、流程图和数学公式的推导，将原本晦涩难懂的概念变得清晰明了。比如，在介绍聚类算法时，作者不仅详细解释了 K-Means、层次聚类、DBSCAN 等经典算法的原理，还通过生动的二维散点图演示了它们是如何对数据进行分组的，以及不同算法在处理不同形状簇时的优劣。我尤其喜欢书中对 K-Means 算法的讲解，作者不仅阐述了它迭代优化的过程，还深入讨论了如何选择合适的 K 值，以及 K-Means 对初始聚类中心的敏感性问题，并提供了 K-Means++ 等改进算法的介绍。这让我意识到，即使是最简单的算法，也有其值得深入研究的细节。此外，书中对于异常值检测的讲解也非常全面，从基于统计的方法到基于模型的方法，再到基于距离的方法，作者都进行了详细的对比分析，并且给出了在实际应用中如何选择合适方法的指导。我还对书中关于文本挖掘的章节印象深刻，作者不仅介绍了 TF-IDF、词袋模型等基础概念，还深入探讨了主题模型（如 LDA）和情感分析等高级技术，这让我看到了文本数据背后蕴藏的巨大价值。总而言之，这本书在数学理论和算法实现之间架起了一座坚实的桥梁，让我能够更自信地踏上数据挖掘的探索之路。
评分《Data Mining》这本书带给我最大的惊喜，是它对于数据挖掘过程中可能遇到的各种挑战和解决方案的全面覆盖。作者并没有回避数据挖掘中的难题，反而将其视为学习和成长的机会，并为读者提供了切实可行的应对策略。比如，在讨论数据不平衡问题时，作者详细介绍了过采样（SMOTE）、欠采样、代价敏感学习等多种技术，并分析了它们各自的优缺点和适用场景。这让我意识到，解决数据不平衡并非易事，需要根据具体情况选择最合适的方法。书中对高维数据处理的讲解也十分详尽，包括降维技术（如 PCA、t-SNE）的应用，以及特征选择方法（如过滤法、包裹法、嵌入法）的介绍，这些技术对于处理现实世界中普遍存在的高维数据至关重要。我还对书中关于文本挖掘的章节印象深刻，作者不仅介绍了文本数据的预处理方法，如分词、停用词去除、词干提取等，还深入探讨了文本分类、主题建模（如 LDA）和情感分析等技术，这让我看到了文本数据在商业智能、舆情分析等领域的巨大应用潜力。此外，书中对时间序列分析的介绍也让我大开眼界，作者详细讲解了 ARIMA、指数平滑等经典模型，以及如何利用这些模型进行趋势预测、季节性分析等，这对于金融、气象、销售等行业的数据分析具有直接指导意义。总之，这本书就像一位经验丰富的数据科学家，毫无保留地分享了他的知识和经验，让我能够更从容地面对数据挖掘中的各种挑战。
评分从一个对数据充满好奇但缺乏系统性知识的普通读者角度来看，《Data Mining》这本书是一次非常愉快的学习体验。作者没有采用过于枯燥的学术化语言，而是用一种更加通俗易懂的方式，将复杂的概念娓娓道来。在讲解算法时，他常常会用生活中的例子来类比，比如用“找出最受欢迎的商品组合”来解释关联规则，或者用“将学生按照成绩分组”来解释聚类，这种方式极大地降低了学习门槛，让我能够快速理解核心思想。书中对特征选择和特征工程的讲解更是让我受益匪浅。作者强调了“ Garbage in, garbage out ”的道理，并详细介绍了各种用于创建、转换和选择特征的技术，例如如何将分类变量进行编码，如何对连续变量进行归一化，以及如何利用 PCA 等方法进行降维。这些实用的技巧，让我能够更好地为机器学习模型准备数据。我还对书中关于模型评估的部分印象深刻。作者不仅仅是介绍了准确率、召回率等指标，还详细解释了它们在不同场景下的意义，以及如何通过 ROC 曲线和 AUC 值来综合评价模型的性能。这让我能够更全面地了解模型的优劣。此外，书中对不同类型数据的处理方法也做了详细的介绍，包括数值型数据、类别型数据、文本数据和时间序列数据等，这让我能够更灵活地运用所学知识来解决各种实际问题。总而言之，这是一本能够真正帮助读者掌握数据挖掘核心技能的书籍。
评分《Data Mining》这本书的阅读体验，可以说是全程无尿点，每一章都给我带来了新的启发和认知。作者在讲解过程中，非常注重知识的系统性和完整性，力求为读者构建一个完整的数据挖掘知识体系。他不仅深入浅出地介绍了各种经典的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、序列模式挖掘等，还对一些更高级的技术，如文本挖掘、图挖掘、时间序列分析等进行了详细的阐述。书中对各种算法的优缺点、适用场景和局限性都进行了清晰的对比分析，这有助于读者在实际应用中做出更明智的选择。我特别欣赏书中对数据预处理和特征工程的重视。作者详细介绍了数据清洗、数据转换、特征选择等关键步骤，并提供了大量实用的技术和技巧。例如，在处理缺失值时，作者不仅介绍了删除、均值/中位数填充等方法，还提及了更高级的插补技术。在特征工程方面，作者详细讲解了如何从原始数据中提取有意义的特征，如何对类别型特征进行编码，以及如何进行特征缩放和归一化等。这些细节的处理，直接关系到模型的性能和鲁棒性。此外，书中对模型评估的讲解也十分详尽，作者不仅介绍了准确率、精确率、召回率、F1值等基本指标，还深入探讨了 ROC 曲线、AUC 值、混淆矩阵等评估工具，并根据不同的业务场景给出了选择最优评估指标的建议。总而言之，这是一本内容丰富、结构清晰、讲解透彻的关于数据挖掘的权威著作，让我能够更全面、更深入地理解数据挖掘的理论和实践。
评分《Data Mining》这本书带给我的最深刻的感受，是它将理论与实践完美地融合在一起，让我真正体会到了数据挖掘的魅力。作者在讲解各种算法原理的同时，还会穿插大量的实际案例，将抽象的数学概念具象化，让学习过程变得更加生动有趣。例如，在介绍关联规则挖掘时，作者以超市购物篮分析为例，详细阐述了如何发现商品之间的隐藏关系，以及这些发现如何能够应用于优化商品陈列、制定促销策略等。这让我看到了数据挖掘在商业决策中的巨大价值。书中对文本挖掘的讲解也让我印象深刻，作者介绍了词袋模型、TF-IDF、主题模型（如 LDA）等技术，并结合情感分析、文本分类等应用场景，展示了如何从海量的文本数据中提取有价值的信息。这对于我理解社交媒体分析、舆情监控等领域非常有帮助。此外，书中对时间序列分析的介绍也让我大开眼界，作者详细讲解了 ARIMA、指数平滑等经典模型，以及如何利用这些模型进行趋势预测、季节性分析等，这对于金融、销售、气象等行业的数据分析具有直接指导意义。我还对书中关于模型解释性和可解释性的讨论印象深刻。在很多情况下，一个高准确率的模型固然重要，但能够理解模型是如何做出预测，并能够向非技术人员解释这些预测背后的原因，同样重要。作者通过对决策树、线性回归等模型的深入分析，展示了如何实现模型的可解释性。这本书让我认识到，数据挖掘不仅仅是技术的应用，更是一种解决问题的思维方式，它能够帮助我更好地运用数据来驱动创新和解决问题，从而在快速变化的时代保持竞争力。
评分我一直对数据背后的价值深感好奇，而《Data Mining》这本书，则像一把钥匙，为我打开了通往数据世界的大门。作者以其深厚的学术功底和丰富的实践经验，将数据挖掘这个看似复杂的领域，阐释得既严谨又易懂。书中对于不同数据挖掘技术之间的联系和区别，都做了非常细致的梳理。例如，在讲解分类和聚类算法时，作者不仅分别介绍了它们的原理和应用，还强调了它们在数据分析流程中的不同定位：分类是监督学习，需要有标签的数据进行训练；而聚类则是无监督学习，用于发现数据本身的结构。他还深入探讨了如何选择合适的算法来解决特定的业务问题。我尤其欣赏书中对模型可解释性的强调。在讲解诸如决策树、线性模型等算法时，作者不仅展示了如何获得高准确率，更关注如何让模型的结果具有可解释性，例如通过分析决策树的规则来理解用户行为，或者通过线性模型的系数来量化特征的影响。这一点对于我理解数据背后的逻辑，并将其应用到实际决策中至关重要。书中对数据挖掘流程的详细描述，也为我提供了一个清晰的行动框架。从数据探索、数据预处理，到模型选择、模型训练、模型评估，再到最终的模型部署和应用，作者一步一步地引导我，让我能够系统地掌握数据挖掘的整个生命周期。读完这本书，我不再只是看到一堆数据，而是能从中发现隐藏的模式和有价值的信息，这种感觉令人兴奋。
评分《Data Mining》这本书给我的整体感觉是，它不仅仅是一本理论性的教材，更是一本实操性极强的指导手册。作者在讲解过程中，始终紧密结合实际应用场景，并且提供了非常多贴近实战的案例分析。例如，在介绍分类算法时，他不仅仅是讲解了逻辑回归、支持向量机、决策树等算法的原理，还通过一个客户流失预测的案例，详细展示了如何从数据收集、特征工程、模型训练到模型评估和部署的整个流程。我特别喜欢作者在特征工程部分所提供的建议，他强调了特征的构建、选择和转换对于提升模型性能的重要性，并且提供了诸如 One-Hot 编码、特征缩放、主成分分析（PCA）等多种实用的技术。这让我意识到，数据预处理和特征工程是数据挖掘过程中至关重要的一环，直接影响着最终的模型效果。书中对模型评估的讲解也十分到位，不仅仅是关注准确率，还详细阐述了精确率、召回率、F1值、ROC曲线、AUC值等评价指标的含义和应用场景，并且在不同的业务场景下给出了选择最优评价指标的建议。这让我能够更科学、更客观地评估模型的性能。此外，书中对异常值检测的讲解也让我印象深刻，作者详细介绍了多种异常值检测的方法，包括基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方法等，并且给出了在实际应用中如何选择合适方法的指导。读完这本书，我感觉自己对如何将理论知识转化为实际的数据挖掘项目有了更清晰的认识，这对我未来的工作有着非常重要的指导意义。
评分拼凑感太强
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