Pang-Ning Tan現為密歇根州立大學計算機與工程係助理教授,主要教授數據挖掘、數據庫係統等課程。此前,他曾是明尼蘇達大學美國陸軍高性能計算研究中心副研究員(2002-2003)。
Michael Steinbach 明尼蘇達大學計算機與工程係研究員,在讀博士。
Vipin Kumar明尼蘇達大學計算機科學與工程係主任,曾任美國陸軍高性能計算研究中心主任。他擁有馬裏蘭大學博士學位,是數據挖掘和高性能計算方麵的國際權威,IEEE會士。
《數據挖掘導論》(英文版)對數據挖掘進行瞭全麵介紹,旨在為讀者提供將數據挖掘應用於實際問題所必需的知識。《數據挖掘導論》(英文版)涵蓋五個主題:數據、分類、關聯分析、聚類和異常檢測。除異常檢測外,每個主題都有兩章:前麵一章講述基本概念、代錶性算法和評估技術,而後麵一章較深入地討論高級概念和算法。目的是在使讀者透徹地理解數據挖掘基礎的同時,還能瞭解更多重要的高級主題。此外,書中還提供瞭大量例子、圖錶和習題。
我是非数据挖掘领域,想了解数据挖掘领域的知识,但这本书还是有点太专业,太多的知识和算法看不懂,只是浏览了一下概念性的知识 有没有介绍更通俗的数据挖掘的书,或者注重方法不注重算法的书,希望能有高人指点一二
評分 評分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...
評分我是非数据挖掘领域,想了解数据挖掘领域的知识,但这本书还是有点太专业,太多的知识和算法看不懂,只是浏览了一下概念性的知识 有没有介绍更通俗的数据挖掘的书,或者注重方法不注重算法的书,希望能有高人指点一二
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