Jiawei Han(韩家炜),是伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系的Bliss教授。他因知识发现和数据挖掘研究方面的贡献而获得许多奖励,包括ACM SIGKDD创新奖(2004)、IEEE计算机学会技术成就奖(2005)和IEEE W.Wallace McDowell奖(2009)。他是ACM和IEEE会士。他还担任《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》的执行主编(2006—2011)和许多杂志的编委,包括《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining Knowledge Discovery》。
拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位,现在加拿大西蒙弗雷泽大学从事博士后研究工作。
The increasing volume of data in modern business and science calls for more complex and sophisticated tools. Although advances in data mining technology have made extensive data collection much easier, it's still always evolving and there is a constant need for new techniques and tools that can help us transform this data into useful information and knowledge. Since the previous edition's publication, great advances have been made in the field of data mining. Not only does the third of edition of Data Mining: Concepts and Techniques continue the tradition of equipping you with an understanding and application of the theory and practice of discovering patterns hidden in large data sets, it also focuses on new, important topics in the field: data warehouses and data cube technology, mining stream, mining social networks, and mining spatial, multimedia and other complex data. Each chapter is a stand-alone guide to a critical topic, presenting proven algorithms and sound implementations ready to be used directly or with strategic modification against live data. This is the resource you need if you want to apply today's most powerful data mining techniques to meet real business challenges.
* Presents dozens of algorithms and implementation examples, all in pseudo-code and suitable for use in real-world, large-scale data mining projects. * Addresses advanced topics such as mining object-relational databases, spatial databases, multimedia databases, time-series databases, text databases, the World Wide Web, and applications in several fields. *Provides a comprehensive, practical look at the concepts and techniques you need to get the most out of your data
这本书是刚上研究生的时候开始看的,这本书介绍的数据挖掘基本上是从数据库的概念出发的,对各种算法都有提及,但是很多算法基本上是语焉不详,对于刚开始学习数据挖掘和机器学习的学生来说,能对数据挖掘的基本概念有所了解,对算法也只能了解个大概了。 如果不是纯搞数据仓库...
评分这本书是刚上研究生的时候开始看的,这本书介绍的数据挖掘基本上是从数据库的概念出发的,对各种算法都有提及,但是很多算法基本上是语焉不详,对于刚开始学习数据挖掘和机器学习的学生来说,能对数据挖掘的基本概念有所了解,对算法也只能了解个大概了。 如果不是纯搞数据仓库...
评分简单来说几句吧。 很高兴看到这本书的作者之一Jiawei Han是中国人,先自豪一下。这本书最大的特点就是概念性强(相对于http://book.douban.com/subject/1820179/,《数据挖掘中的实用机器学习工具及技术》),从数据仓库到关联规则,从聚类到神经网络,最后几个章节还有数据挖...
评分浙大的王灿老师的讲课视频: http://www.businessanalysis.cn/viewthread.php?tid=13320&extra=&page=1 韩家炜自己的讲课视频: http://v.youku.com/v_playlist/ct250f1903290o1p0
评分一本引导你入门的书,知识深浅都涵盖,描述广泛但不详实易懂。 前几个chapter屁话较多,但OLAP的概念是有用的。随后的cluster,association的分析解释还是涵盖的很好,但都是点到为止,颇具教科书的味道,其实被来就是一本教科书。剩下的章节就不能看了。 6年前就通读此书,...
重温下Jiawei Han的这本经典数据挖掘教材
评分推荐和Coursera的专项课程一起听。Coursera的Slides给出了书中很多较为简略环节的参考文献,书和课程组合,兼顾基础与引申。在线课程精心准备,游戏化做得非常棒,习题集还搞了个名人堂机制,动力满满啊!论坛也很活跃,负责算法R实现那个TA尤其赞,学到了很多!
评分粗粗浏览了一遍,了解一些基本概念
评分综合性很强的一本书。可以作为基础学习或者查阅。有一些伪代码,很有启发性但是在大数据时代很多算法的分布式实现还要去看源码,例如mllib, mahout。 对数据仓库,olap server的讲解蛮不错的。毕竟dm和dw的关系很密切。此外,fpgrow算法讲解很到位
评分: TP311.13 /H233/3rd ed.
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