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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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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这本书介绍的比较全面,某些内容在一般的书中是很少介绍的,内容浅显易懂。本人开始看中文版的,觉的中文版的写的不错,后来又看英文版的,就发现中文版的差太多了,推荐英文版的  

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主要是一些理论的讲解,对数据挖掘的总体起一个概述的作用,偏向于实际应用的较少!对各种算法也只是简单进行说明,然后进行应用,对于刚刚接触数据挖掘的同学有一些意义 内容涵盖方方面面,对于要深挖某个主题的话需要另找书籍结合阅读  

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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...  

用户评价

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查的时候经常找不到…

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各方面都很不错的书

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2015年初读完。 很赞,第一本细读的ai related book. 英文纸质版。 基本通读过一遍,个别章节跳过了。

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A solid textbook. And perhaps I should build some simple projects meanwhile reading through it. Acturally I didn't, so when I read the latter half, it became boring somehow. Finding and Solving a bit problems immediately sounds good.

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查的时候经常找不到…

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