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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给出了DataMining的一般性解决思路,全面易懂,很适合给初学者扫盲。加之与原版大概400+RMB比较起来,不禁觉得还是祖国好哇。。。PS:据说巴基斯坦卖得更便宜。。。  

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它是我关于数据挖掘这一方向的入门书。 书中讲了很多基础的数据挖掘算法,读完以后可以对这些算法的基本思想有个了解。书中的例子也很详尽,还是不错的。 但是研究生期间是指望发论文的,这些算法从学术上来说,只能算基础入门了。至于它们在实际工业应...  

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统计学经典入门书籍,对数据处理、分类、相关分析、聚类等方面做了事无巨细的讲解,兼顾通俗性和理论推导,浏览一遍目录就会发现,这不就是机器学习嘛! 看这书名一开始以为这只是一本讲数据抓取、数据分析的书籍,这比市面上一些夸夸其谈机器学习、人工智能的书要低调很多,而...  

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屎一样狗屁不通的翻译。 原文: As a result, Z is as likely to be chosen for splitting as the interacting but useful attributes, X and Y. 译文:因此,Z 可能被选作划分有相互作用但有效的属性 X 和 Y。 还有其他很多地方就不一一列举了,本来作为入门读物,很多东西就...  

用户评价

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英文原版,通读后,数据挖掘的理论基础

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写的很详细

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不错,基础又相对系统 另: 中文版太lj,建议直接英文版

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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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经典~

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