Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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- 分类算法
具体描述
As with any burgeoning technology that enjoys commercial attention, the use of data mining is surrounded by a great deal of hype. Exaggerated reports tell of secrets that can be uncovered by setting algorithms loose on oceans of data. But there is no magic in machine learning, no hidden power, no alchemy. Instead there is an identifiable body of practical techniques that can extract useful information from raw data. This book describes these techniques and shows how they work. The book is a major revision of the first edition that appeared in 1999. While the basic core remains the same, it has been updated to reflect the changes that have taken place over five years, and now has nearly double the references. The highlights for the new edition include thirty new technique sections; an enhanced Weka machine learning workbench, which now features an interactive interface; comprehensive information on neural networks; a new section on Bayesian networks; plus much more; algorithmic methods at the heart of successful data mining-including tried and true techniques as well as leading edge methods; performance improvement techniques that work by transforming the input or output; and, downloadable Weka, a collection of machine learning algorithms for data mining tasks, including tools for data pre-processing, classification, regression, clustering, association rules, and visualization-in a new, interactive interface.
作者简介
目录信息
读后感
这本书确实如所知道的那样，翻译得很水。很多一些概念的东西就像把你隔在某种屏障外，然后其实说的并不是那么枯燥的东西………… 本书主要还是介绍机器学习的，用这本书的目的就是为了了解weka中算法实现的思想。从这点出发这本书还算是比较值当的了，比官方的文档确实还是要精...
评分作者可以说是享誉盛名，但是这本书写出来，基本上章法全无。理论和例子基本上没有几个是适合入门者的，加上翻译有些地方表意不清。初阶入门者看了的话，肯定一团迷雾。 评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评...
评分作者不是Jiawei Han好嘛. 没读过写什么书评! 作者是怀卡托大学的Ian和Eibe, Weka的发明人. 没看过别瞎BB. 豆瓣写错author你们就顺杆爬有意思么...............................................................................................................................
评分我觉得，可以当作weka的使用手册来看，但是比weka自带的指南写的好看。 算法部分的介绍很详细。
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用户评价
我对这本书的评价可以说是非常高的。它以一种非常用户友好的方式，呈现了数据挖掘领域的核心概念和技术。我尤其喜欢作者在书中对不同算法的比较分析，他并没有简单地罗列各种算法，而是从算法的适用场景、优缺点、计算复杂度等方面进行了详细的对比，这使得我能够根据具体的任务需求，选择最合适的算法。例如，在讲解关联规则挖掘时，作者以购物篮分析为例，生动地解释了Apriori算法的工作原理，以及如何通过支持度和置信度来衡量规则的有效性。这让我对于如何从海量交易数据中发现隐藏的商业价值有了更深刻的理解。书中还介绍了一些高级的数据挖掘技术，例如文本挖掘和图挖掘，这些内容对我来说是全新的领域，作者的讲解清晰明了，让我对这些新兴技术产生了浓厚的兴趣。此外，这本书的案例分析部分也做得非常出色，作者选取了来自不同行业的真实案例，详细展示了数据挖掘在实际应用中的威力，这不仅加深了我对理论知识的理解，也为我解决实际问题提供了宝贵的参考。
评分作为一个对新兴技术充满好奇的学生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍数据挖掘概念的书籍。这本书无疑满足了我的需求，甚至超出了我的预期。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本引人入胜的指南，带领我一步步走进数据挖掘的奇妙世界。作者在书中对“数据”本身的定义和演变进行了深刻的探讨，这让我意识到，数据不仅仅是冰冷的数字，它承载着信息、故事，甚至是未来的趋势。书中对数据预处理部分的详尽讲解，让我深刻理解了“垃圾进，垃圾出”的道理，并掌握了多种有效的数据清洗和转换技术，例如缺失值填充、异常值检测、特征缩放等。这些技术在实际应用中至关重要，能够极大地提高模型的效果。此外，书中对各类分类、回归、聚类算法的介绍，都配以清晰的图示和通俗的解释，让我能够快速掌握算法的核心思想。特别是作者对模型评估的讲解，不仅介绍了准确率、召回率等基本指标，还深入探讨了过拟合和欠拟合等问题，并提供了相应的解决方案。这种严谨的学术态度和深入浅出的讲解方式，让我受益匪浅。
评分这本书的封面设计就足够吸引我了，深邃的蓝色背景，辅以抽象的金色线条，仿佛在描绘知识的脉络和数据洪流的交织。翻开扉页，作者的序言便以一种娓娓道来的方式，勾勒出数据挖掘这个领域的迷人之处，它不仅仅是技术，更是一种探索未知、揭示规律的艺术。我特别欣赏作者在开篇对“大数据时代”的定义和解读，这不仅仅是一个流行的概念，更是对我们当前社会发展方向的深刻洞察。书中没有一开始就堆砌复杂的算法和公式，而是从更宏观的视角，解释了数据挖掘的意义、应用场景以及它如何深刻地改变着我们生活的方方面面，从商业决策到科学研究，从医疗健康到社会治理，无处不在。这种由浅入深的引导方式，让我这个初学者感到非常有信心，也激发了我深入探索的动力。作者在语言运用上也非常考究，没有使用过于生涩的专业术语，而是用通俗易懂的语言，将一些抽象的概念具象化，例如，他将数据挖掘比作是在信息海洋中寻找宝藏的探险家，这种生动的比喻，让我在阅读过程中始终保持着轻松愉悦的心情，同时也能够准确地理解每一个概念的核心。而且，这本书的排版也非常精美，字里行间都透着一种严谨和细致，让我感觉作者在创作这本书时倾注了极大的心血，这是一种值得尊敬的创作态度。
评分这本书的内容之丰富和深度是我从未预料到的。作者在开篇就为读者构建了一个完整的数据挖掘知识体系，从基本概念到进阶技术，循序渐进，毫不枯燥。我特别欣赏作者在讲解数据建模部分时，对各种模型优劣的客观分析，以及对模型选择的原则性指导。例如，在介绍神经网络时，作者不仅阐述了其复杂的结构和学习机制，还详细分析了其在处理非线性问题上的优势，以及在实际应用中需要注意的超参数调优问题。这种深入的讲解，让我对神经网络有了更全面的认识。书中对数据可视化部分的处理也十分到位，作者强调了可视化在数据探索和结果展示中的重要性，并介绍了一些常用的可视化工具和技术。他认为，优秀的可视化能够将复杂的数据洞察以直观的方式呈现出来，从而更好地辅助决策。而且，书中还穿插了一些关于数据挖掘伦理和隐私保护的讨论，这让我意识到，在利用数据挖掘技术的同时，也必须关注其可能带来的社会影响，这是一种负责任的态度。
评分作为一名数据科学领域的从业者，我一直在寻找一本能够更新我的知识库，并提供实践指导的书籍。这本书恰恰满足了我的需求。它的内容涵盖了数据挖掘的各个重要方面，从数据预处理的各种技巧，到各种监督和无监督学习算法的原理和应用，再到模型评估和选择的标准，都进行了深入的阐述。我特别喜欢书中关于特征工程的讲解，作者强调了特征选择和特征提取的重要性，并提供了一系列实用的技术，例如主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA），这些技术能够帮助我从高维数据中提取有用的信息，提高模型的性能。此外，书中对 ensemble learning（集成学习）的介绍也让我受益匪浅，作者详细讲解了bagging、boosting和stacking等集成学习方法，并分析了它们在提高模型鲁棒性和准确性方面的作用。这些内容对于我提升模型性能非常有帮助。本书的案例研究也十分详实，涵盖了金融、医疗、电商等多个领域，为我提供了丰富的实践经验。
评分我可以说，这本书是我数据挖掘学习道路上的一个重要里程碑。它不仅为我系统地梳理了数据挖掘的知识体系，更在实践层面提供了极具价值的指导。作者在书中对模型评估的深入讲解，让我认识到评价一个模型的好坏并非仅仅看准确率，还需要考虑召回率、精确率、F1分数等多种指标，并且需要根据具体的业务场景来选择合适的评估方法。他特别强调了交叉验证的重要性，这能够有效地评估模型的泛化能力，避免过拟合。书中还对模型的可解释性进行了重点介绍，例如决策树的可视化，以及线性模型和逻辑回归的系数解释，这对于理解模型是如何做出预测非常有帮助，也能够帮助我向非技术人员解释模型的决策过程。这本书的语言风格既严谨又不失生动，让我能够轻松地理解复杂的概念，并激发我对数据挖掘领域的持续热情。
评分这本书就像一座宝库，里面蕴藏着丰富的知识和实用的技巧，等待着我去发掘。作者在书中对数据挖掘的各个阶段进行了细致的讲解，从数据准备到模型评估，每一个环节都充满了智慧和经验。我最喜欢的部分是关于异常检测的讨论。作者深入浅出地讲解了各种异常检测方法，包括基于统计学的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法，并详细分析了它们在不同场景下的适用性。这让我对于如何从数据中识别出与正常模式不同的异常数据有了更清晰的认识，这对于金融欺诈检测、工业故障诊断等领域具有重要的实际意义。书中还对数据挖掘中的一些常见误区和挑战进行了剖析，并提供了相应的解决方案，这使得我能够避免在实践中走弯路。总而言之，这本书的深度和广度都非常出色，能够满足不同层次读者的需求。
评分我是一名对数据分析抱有浓厚兴趣的在职人员，平时工作需要处理大量的业务数据，但总觉得缺乏系统性的理论指导和有效的方法论。偶然的机会，我接触到了这本书，它的标题“Data Mining”立刻吸引了我。阅读过程中的体验可以说是惊喜连连。作者没有将全书局限于某个单一的技术或工具，而是提供了一个全景式的视角，系统地介绍了数据挖掘的整个流程，包括数据采集、数据预处理、特征选择、模型构建以及结果评估等各个环节。尤其让我印象深刻的是，作者在讲解数据预处理部分时，并没有简单地列举一些清洗技巧，而是深入分析了不同类型的数据噪声和缺失值产生的原因，以及对应的处理策略，并详细阐述了每种策略的优缺点和适用场景。这对于我来说，无疑是极其宝贵的知识，能够帮助我更科学、更有效地处理实际工作中的脏数据。此外，书中对各种常用数据挖掘算法的介绍也非常到位，例如决策树、支持向量机、聚类分析等，作者不仅讲解了算法的基本原理，还结合具体的应用案例，展示了这些算法在解决实际问题中的强大能力。他并没有仅仅停留在理论层面，而是强调了算法的选择应与具体的业务问题和数据特性相结合，这是一种非常实用的指导。
评分我必须说，这本书是我近期阅读过最令人印象深刻的专业书籍之一。它不仅仅是一本关于数据挖掘的书，更是一本关于如何从数据中提取价值的百科全书。作者以一种非常清晰且逻辑严谨的方式，讲解了数据挖掘的整个流程，从数据的获取、清洗、转换，到模型的选择、训练、评估，以及最终的部署和应用。我尤其对书中关于降维技术的讨论感到兴奋。作者详细介绍了线性降维（如PCA）和非线性降维（如t-SNE）的原理和应用，并结合具体的案例，展示了如何利用这些技术来可视化高维数据，发现数据中的隐藏模式。这对于我理解和分析复杂数据集非常有帮助。书中还对各种模型的可解释性进行了深入探讨，强调了理解模型决策过程的重要性，这对于构建信任的数据驱动系统至关重要。此外，书中对模型部署的策略和挑战也进行了探讨，这为我将模型投入实际应用提供了指导。
评分这本书的价值远不止于其提供的信息，更在于它所激发的思考。作者以一种非常深刻且引人入胜的方式，阐述了数据挖掘的核心理念和前沿技术。我对书中关于文本挖掘的详细介绍印象尤为深刻。作者从词袋模型、TF-IDF到更复杂的词嵌入技术（如Word2Vec、GloVe），层层深入地讲解了如何从非结构化的文本数据中提取有用的信息，并将其应用于情感分析、主题建模等任务。这为我处理大量的文本数据提供了强大的工具。书中还对序列数据挖掘进行了探讨，介绍了隐马尔可夫模型（HMM）和循环神经网络（RNN）等模型，这对于处理时间序列数据、语音识别等问题非常有帮助。而且，作者在书中也关注了数据挖掘在人工智能和机器学习领域的交叉应用，这让我看到了更广阔的发展前景。
评分我再次选择了撤离，转向RapidMiner
评分机器学习入门经典
评分:无
评分sdfsdfsdf
评分:无
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