数据挖掘导论

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Pang-Ning Tan现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授,主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。此前,他曾是明尼苏达大学美国陆军高性能计算研究中心副研究员(2002-2003)。

Michael Steinbach 明尼苏达大学计算机与工程系研究员,在读博士。

Vipin Kumar明尼苏达大学计算机科学与工程系主任,曾任美国陆军高性能计算研究中心主任。他拥有马里兰大学博士学位,是数据挖掘和高性能计算方面的国际权威,IEEE会士。

出版者:人民邮电出版社
作者:Pang-Ning Tan, Michael Steinbach
出品人:图灵教育
页数:422
译者:范明 范宏建
出版时间:2006-01-01
价格:49.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787115146984
丛书系列:图灵计算机科学丛书
图书标签:
  • 数据挖掘 
  • 计算机 
  • 数据挖掘导论 
  • 算法 
  • Data-Mining 
  • 计算机科学 
  • 人工智能 
  • 神经网络 
  •  
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本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时,还能了解更多重要的高级主题。此外,书中还提供了大量示例、图表和习题。

本书适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材,同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。

具体描述

读后感

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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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这本书介绍的比较全面,某些内容在一般的书中是很少介绍的,内容浅显易懂。本人开始看中文版的,觉的中文版的写的不错,后来又看英文版的,就发现中文版的差太多了,推荐英文版的  

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The book is used as a textbook for my data mining class. It covers all fundamental theories and concepts of data mining, and it explained everything in a quite easy-to-understand and detailed manner. It is suggested to have a good comprehension of some math...  

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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...  

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我的习惯就是在蹲坑的时候读一些艰涩高深的科学读物,这样有助于我在排泄的时候大脑保持高度的兴奋状态,不至于被熏晕或者不至于被引人入胜的小说情节所陶醉最后导致肛瘘…… 但是,这本书另我惊诧了…… 第一他不艰涩,是我读到过的关于统计、关于数据、关于计算的最科普的读...  

用户评价

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最近不喜欢看导论类的 不需要科普

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本书涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。对于一个数学基础不是很好但又想快速有效地学习数据挖掘的学生来讲。这本书无疑是个不错的选择

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: TP311.13/3174

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本书涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。对于一个数学基础不是很好但又想快速有效地学习数据挖掘的学生来讲。这本书无疑是个不错的选择

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只看了100多页,跳跃性太大,很难看懂,加之时间有限--放弃!

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