具体描述
●全面实用地论述了从实际业务数据中抽取出的读者需要知道的概念和技术。
●更新并结合了来自读者的反馈、数据挖掘领域的技术变化以及统计和机器学习方面的更多资料。
●包含了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用子实际的大规模数据挖掘项目。
作者简介
JiaweiHan伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系教授。由于在数据挖掘和数据库
系统领域卓有成效的研究工作，他曾多次获得各种荣誉和奖励，其中包括2004~-ACMSIGKDD颁
发的创新奖。同时，他还是~ACMTransactionsOnKnowledgeDiscoveryfromData))杂志的主
编，以及((1EEETransactionsOn Knowledgeand DataEngineering))和((DataMiningand
KnowledgeDiscovery))杂志的编委会成员。
MichelineKamber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。
目录信息
读后感
应该说这部书可以把人引进门，但看了之后，总觉得还有些概念模糊之处，比如说数据挖掘的理论来源是什么？如何把这些算法从本质上分类？ 我觉得，这方面，《实用数据挖掘》会更好些。另外，如何使用简单的软件，为企业或政府部门实现一个简单可见的数据挖掘呢？这方面，我只读...
评分首先我承认我的E文不算太好。我最近在读两本E文原版的技术书籍，《分布式系统原理与范型》、《数据挖掘概念与技术》。都是E文书，但是前者作者是老外，后者作者是中国人，两本书的风格明显差异很大。 《数据挖掘概念与技术》的大量专业词汇给我很大的打击，但是大量非专业词汇...
评分 评分应该说这部书可以把人引进门，但看了之后，总觉得还有些概念模糊之处，比如说数据挖掘的理论来源是什么？如何把这些算法从本质上分类？ 我觉得，这方面，《实用数据挖掘》会更好些。另外，如何使用简单的软件，为企业或政府部门实现一个简单可见的数据挖掘呢？这方面，我只读...
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...
用户评价
一般，该细的地方没有深入。
评分感觉学的不错，考试却考的不理想。
评分入门佳品
评分可能是看这本书的时候比较晚了，所以对后面的内容比较熟悉，不太感冒，倒是前面讲的数据预处理那块启发挺大。
评分就指这本书活了。。。
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