具体描述
本书讨论了数据挖掘的原理,接着描述了一个具有代表性的艺术级的方法和算法。这些方法和算法起源于不同的学科,如统计学、机器学习、计算机图形学、数据库等。本书还提供了详细的算法,而且这些算法都带有必要的解释和图形示例。
本书提供了一个指南:在面对一个待挖掘的数据集(以及它们的伴随数据集)时,怎样和何时从成百上千种软件工具中选择特定的一种。本书允许分析人员用书中提供的方法和技术来创建和执行他们自己的
作者简介
目录信息
第2章 数据准备
第3章 数据归约
第4章 从数据中学习
第5章 统计方法
第6章 聚类分析
第7章 决策树和决策规则
第8章 关联规则
第9章 人工神经网络
第10章 遗传算法
第11章 模糊集和模糊逻辑
第12章 可视化方法
第13章 参考书目
附录A 数据挖掘工具
附录B 数据挖掘应用
· · · · · · (收起)
读后感
数据挖掘越来越热,一本翻译良好、且条理清晰的书对读者详细理解数据挖掘相关知识非常重要。这里对笔者读过的清华大学出版社的《数据挖掘:概念、模型、方法和算法》(第2版)一书做出一点自己的评价。供希望学习数据挖掘的读者参考(若有措辞不当,还请见谅)。 在介绍之前,...
今天收到书非常开心,排版和纸张不错,读完一章感觉翻译还比较流畅。虽然现在的研究方向不是数据挖掘,但因为兴趣以前看过几本数据挖掘的书。相比Han的数据挖掘概念与技术,感觉这本书更适合自学,相关概念算法描述更为通俗化。就比如Apriori算法,Han的书有一堆偏学术...
数据挖掘越来越热,一本翻译良好、且条理清晰的书对读者详细理解数据挖掘相关知识非常重要。这里对笔者读过的清华大学出版社的《数据挖掘:概念、模型、方法和算法》(第2版)一书做出一点自己的评价。供希望学习数据挖掘的读者参考(若有措辞不当,还请见谅)。 在介绍之前,...
今天收到书非常开心,排版和纸张不错,读完一章感觉翻译还比较流畅。虽然现在的研究方向不是数据挖掘,但因为兴趣以前看过几本数据挖掘的书。相比Han的数据挖掘概念与技术,感觉这本书更适合自学,相关概念算法描述更为通俗化。就比如Apriori算法,Han的书有一堆偏学术...
今天收到书非常开心,排版和纸张不错,读完一章感觉翻译还比较流畅。虽然现在的研究方向不是数据挖掘,但因为兴趣以前看过几本数据挖掘的书。相比Han的数据挖掘概念与技术,感觉这本书更适合自学,相关概念算法描述更为通俗化。就比如Apriori算法,Han的书有一堆偏学术...
用户评价
算是一本比较基础的数据挖掘书籍吧,但是感觉也就是介绍一下有哪几种方法,具体怎么用,还是讲的太少太泛了
算是一本比较基础的数据挖掘书籍吧,但是感觉也就是介绍一下有哪几种方法,具体怎么用,还是讲的太少太泛了
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