数据挖掘导论

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Pang-Ning Tan现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授,主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。他的研究主要关注于为广泛的应用(包括医学信息学、地球科学、社会网络、Web挖掘和计算机安全)开发适用的数据挖掘算法。

Michael Steinbach拥有明尼苏达大学数学学士学位、统计学硕士学位和计算机科学博士学位,现为明尼苏达大学双城分校计算机科学与工程系助理研究员。

Vipin Kumar现为明尼苏达大学计算机科学与工程系主任和William Norris教授。1988年至2005年,他曾担任美国陆军高性能计算研究中心主任。

出版者:机械工业出版社
作者:(美)Pang-Ning Tan
出品人:
页数:769
译者:
出版时间:2010-9
价格:59.00元
装帧:
isbn号码:9787111316701
丛书系列:经典原版书库
图书标签:
  • 数据挖掘 
  • 机器学习 
  • 算法 
  • Data-Mining 
  • 计算机科学 
  • 计算机 
  • 数据研究 
  • Mining 
  •  
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本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法,着重介绍如何用数据挖掘知识解决各种实际问题,涉及学科领域众多,适用面广。

书中涵盖5个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时,还能了解更多重要的高级主题。

本书特色

·包含大量的图表、综合示例和丰富的习题。

·不需要数据库背景,只需要很少的统计学或数学背景知识。

·网上配套教辅资源丰富,包括ppt、习题解答、数据集等。

具体描述

读后感

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我的习惯就是在蹲坑的时候读一些艰涩高深的科学读物,这样有助于我在排泄的时候大脑保持高度的兴奋状态,不至于被熏晕或者不至于被引人入胜的小说情节所陶醉最后导致肛瘘…… 但是,这本书另我惊诧了…… 第一他不艰涩,是我读到过的关于统计、关于数据、关于计算的最科普的读...  

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该书特点:以实例为重,给出了常用算法的伪代码,和《模式识别》、《模式分类》等专著比起来,该书略去了各个定理的证明部分,并通过大量枚举具体的分类实例,来简要说明算法的流程和意义。 根据个人的体验,觉得这本书作为第一本数据挖掘的入门读物是再恰当不过的了。...  

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我的习惯就是在蹲坑的时候读一些艰涩高深的科学读物,这样有助于我在排泄的时候大脑保持高度的兴奋状态,不至于被熏晕或者不至于被引人入胜的小说情节所陶醉最后导致肛瘘…… 但是,这本书另我惊诧了…… 第一他不艰涩,是我读到过的关于统计、关于数据、关于计算的最科普的读...  

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这本书写得逻辑性比较强,全面,而且我觉得涉及的东西也比较底层,让我们了解一些算法的基本型原理是非常重要的。如果,网上的机器学习相关文章看不懂的话,可以从这本书入手。中文版的只看过一点点,感觉完全没逻辑性,完全没感觉。翻译出来完全就变味了,毕竟是语言习惯上的...  

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我是拿这本书当作课程书的,这本书基本上涵盖了数据挖掘的许多经典算法,分类,聚类,关联规则。比较适合对数据挖掘感兴趣的人,这本书看完之后基本上就可以进行对数据的分析,挖掘了。然而这仅仅是一门入门书,对于理论部分并没有做过多的解释。如果想进一步的了解理论知识,...  

用户评价

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查的时候经常找不到…

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浅尝辄止,可以拿来当科普...

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查的时候经常找不到…

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粗粗的浏览了一遍,把各种方法的逻辑熟悉了一下,下学期信科好像有门这个课,去好好学一下。真个挺难的。不过很有用,要好好学。并且要配合这一年的基础数学学习。

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写的很详细

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