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发表于2024-12-23
數據挖掘 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
數據挖掘領域最具裏程碑意義的經典著作
完整全麵闡述該領域的重要知識和技術創新
【編輯推薦】
我們生活在數據洪流的時代。本書嚮我們展示瞭如何從這樣海量的數據中找到有用知識的方法和技術。最新的第3版顯著擴充瞭數據預處理、挖掘頻繁模式、分類和聚類這幾個核心章節的內容;還全麵講 述瞭OLAP和離群點檢測,並研討瞭挖掘網絡、復雜數據類型以及重要應用領域。本書將是一本適用於數據分析、數據挖掘和知識發現課程的優秀教材。
—— Gregory Piatetsky-Shapiro, KDnuggets的總裁
Jiawei、Micheline和Jian的教材全景式地討論瞭數據挖掘的所有相關方法,從聚類和分類的經典主題,到數據庫方法(關聯規則、數據立方體),到更新和更高級的主題(SVD/PCA、小波、支持嚮量機),等等。總的說來,這是一本既講述經典數據挖掘方法又涵蓋大量當代數據挖掘技術的優秀著作,既是教學相長的優秀教材,又對專業人員具有很高的參考價值。
—— 摘自卡內基-梅隆大學Christos Faloutsos教授為本書所作序言
【內容簡介】
當代商業和科學領域大量激增的數據量要求我們采用更加復雜和精細的工具來進行數據分析、處理和挖掘。盡管近年來數據挖掘技術取得的長足進展使得我們廣泛收集數據越來越容易,但技術的發展依然難以匹配爆炸性的數據增長以及隨之而來的大量數據處理需求,因此我們比以往更加迫切地需要新技術和自動化工具來幫助我們將這些數據轉換為有用的信息和知識。
本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數據挖掘專著,是一本可讀性極佳的教材。它從數據庫角度全麵係統地介紹數據挖掘的概念、方法和技術以及技術研究進展,並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——數據倉庫和數據立方體技術,流數據挖掘,社會化網絡挖掘,空間、多媒體和其他復雜數據挖掘。每章都針對關鍵專題有單獨的指導,提供最佳算法,並對怎樣將技術運用到實際工作中給齣瞭經過實踐檢驗的實用型規則。如果你希望自己能熟練掌握和運用當今最有力的數據挖掘技術,那這本書正是你需要閱讀和學習的寶貴資源。本書是數據挖掘和知識發現領域內的所有教師、研究人員、開發人員和用戶都必讀的一本書。
本書特點
引入瞭許多算法和實現示例,全部以易於理解的僞代碼編寫,適用於實際的大規模數據挖掘項目。
討論瞭一些高級主題,例如挖掘麵嚮對象的關係型數據庫、空間數據庫、多媒體數據庫、時間序列數據庫、文本數據庫、萬維網以及其他領域的應用等。
全麵而實用地給齣用於從海量數據中獲取盡可能多信息的概念和技術。
Jiawei Han(韓傢煒) 伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學係Abel Bliss教授。由於在數據挖掘和數據庫係統領域卓有成效的研究工作,他曾多次獲得各種榮譽和奬勵,其中包括2004年ACM SIGKDD頒發的最佳創新奬,2005年IEEE Computer Society 頒發的技術成就奬,2009年IEEE頒發的W. Wallace McDowell奬。他是ACM和IEEE Fellow,同時還是《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》雜誌的主編(2006-2011),以及《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining and Knowledge Discovery》雜誌的編委會成員。
Micheline Kamber 擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位,她是NSERC Scholar,現在加拿大麥吉爾大學、西濛-弗雷澤大學及瑞士從事研究工作。
Jian Pei(裴健) 目前是加拿大西濛-弗雷澤大學計算機學院副教授。2002年,他在Jia wei Han教授的指導下獲得西濛-弗雷澤大學博士學位。
封麵好棒。老師PPT和課本有些對不上。英文很好懂。
評分雖然沒有完全讀完,但是也算是掌握瞭基本的概念與方法,考完試啦????????
評分很棒的一本書,就是略難。
評分偏理論,對應用少有提及。 內容較豐富,甚至可以說龐雜,多是概念的介紹,但有淺嘗輒止的感覺,不太能找到重點,但作為入門教材其難度還是適當的。
評分偏理論,對應用少有提及。 內容較豐富,甚至可以說龐雜,多是概念的介紹,但有淺嘗輒止的感覺,不太能找到重點,但作為入門教材其難度還是適當的。
这是一本从数据库角度阐述数据挖掘的书,主要关注从商业数据库的大量事务数据中寻找有用信息的各种方法。数据库和大数据是贯穿全书的核心。 全书大致可以分成两部分。前一部分重点是数据仓库的构建以及在此过程中的数据整合与化简,对于数据库的设计与数据整理很有启发...
評分作者是FP-Growth的发明人之一,本身实力不弱。但看了国内外的一些评论后,觉得此书偏向文献综述的类型,适合当作参考手册。 亚马逊地址: http://www.amazon.com/Data-Mining-Concepts-Techniques-Management/dp/0123814790/ref=cm_rdp_product
評分这本书是准备跟随浙江大学的课程学习而购买的课本,里面的知识比较全面。部分比较深入的知识由于课上没有 讲解,因此我也将它跳过了。因为这学期选修了数据挖掘的课,需要一个中文版的课本进行学习,选择这本书还是不错的。 这本书很适合自学,因为是将理论与算法相结合讲解的...
評分这本书是准备跟随浙江大学的课程学习而购买的课本,里面的知识比较全面。部分比较深入的知识由于课上没有 讲解,因此我也将它跳过了。因为这学期选修了数据挖掘的课,需要一个中文版的课本进行学习,选择这本书还是不错的。 这本书很适合自学,因为是将理论与算法相结合讲解的...
評分大三下时就买了,为了准备一下保研的方向,当时只是粗略的读懂了一点。浙大面试时问了我一个K-Means自己都记不太清了。 研一上的<<数据仓库与数据挖掘>>课程也基本使用了这本教材,然而长期不去上课导致自己好多内容学的并不扎实,最后的考试也考的很烂;现在回想,贝叶...
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