Introduction to Data Mining, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Introduction to Data Mining, 2nd Edition, gives a comprehensive overview of the background and general themes of data mining and is designed to be useful to students, instructors, researchers, and professionals. Presented in a clear and accessible way, the book outlines fundamental concepts and algorithms for each topic, thus providing the reader with the necessary background for the application of data mining to real problems. The text helps readers understand the nuances of the subject, and includes important sections on classification, association analysis, and cluster analysis. This edition improves on the first iteration of the book, published over a decade ago, by addressing the significant changes in the industry as a result of advanced technology and data growth.
作者简介
Dr Pang-Ning Tan is a Professor in the Department of Computer Science and Engineering at Michigan State University. He received his M.S. degree in Physics and Ph.D. degree in Computer Science from University of Minnesota. His research interests focus on the development of novel data mining algorithms for a broad range of applications, including climate and ecological sciences, cybersecurity, and network analysis. He has published more than 130 technical papers in the area of data mining, including top conferences and journals such as KDD, ICDM, SDM, CIKM, and TKDE.
Dr. Michael Steinbach is a Research Scientist in the department of Computer Science and Engineering at the University of Minnesota, from which he earned a B.S. degree in Mathematics, an M.S. degree in Statistics, and M.S. and Ph.D. degrees in Computer Science. His research interests are in the areas of data mining, machine learning, and statistical learning and its applications to fields, such as climate, biology, and medicine. This research has resulted in more than 100 papers published in the proceedings of major data mining conferences or computer science or domain journals. Previous to his academic career, he held a variety of software engineering, analysis, and design positions in industry at Silicon Biology, Racotek, and NCR.
Dr. Anuj Karpatne is a Post Doctoral Associate in the Department of Computer Science and Engineering at the University of Minnesota. He received his M.Tech in Mathematics and Computing from the Indian Institute of Technology Delhi, and a Ph.D. in Computer Science at the University of Minnesota under the guidance of Prof. Vipin Kumar. His research interests lie in the development of data mining and machine learning algorithms for solving scientific and socially relevant problems in varied disciplines such as climate science, hydrology, and healthcare. His research has been published at top-tier journals and conferences such as SDM, ICDM, KDD, NIPS, TKDE, and ACM Computing Surveys.
目录信息
读后感
作为数据挖掘导论，这本书基本上已经做到了。书中介绍了很多数据挖掘方面相关的概念和方法，对于入门来讲是很友好的。因为刚刚看完机器学习的书，所以前半部分基本不需要看了。后面的关联分析和聚类方法还是可以一看的。虽然这本书没有实际操作的内容，但是让人大概了解了数据...
评分Chapter2 和 Chapter3 一大堆废话，基本都是初中高中教的！！！好像跳过这些章节！！！ Chapter2 和 Chapter3 一大堆废话，基本都是初中高中教的！！！好像跳过这些章节！！！ Chapter2 和 Chapter3 一大堆废话，基本都是初中高中教的！！！好像跳过这些章节！！！
评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
评分为什么没有探讨回归问题？为什么没有探讨回归问题？为什么没有探讨回归问题？为什么没有探讨回归问题？为什么没有探讨回归问题？为什么没有探讨回归问题？为什么没有探讨回归问题？为什么没有探讨回归问题？为什么没有探讨回归问题？为什么没有探讨回归问题？为什么没有探讨回...
评分该书特点：以实例为重，给出了常用算法的伪代码，和《模式识别》、《模式分类》等专著比起来，该书略去了各个定理的证明部分，并通过大量枚举具体的分类实例，来简要说明算法的流程和意义。 根据个人的体验，觉得这本书作为第一本数据挖掘的入门读物是再恰当不过的了。...
用户评价
这本书的插图和图示部分，简直是教科书级别的典范。我一直认为，复杂概念的直观呈现，是区分优秀教材和普通读物的关键要素。在这本书里，无论是高维数据的降维过程，还是决策树的构建逻辑，都被转化为清晰、美观的流程图或几何模型。举个例子，在解释支持向量机（SVM）的核函数时，作者没有陷入冗长复杂的数学推导，而是通过一系列动态变化的二维和三维图示，生动地展示了如何将低维不可分的数据映射到高维空间，从而实现线性可分。这种视觉化的教学方法，极大地加速了我对抽象概念的理解速度。而且，这些图表的设计并非敷衍了事，它们的色彩搭配和布局都非常专业，即使不看文字，单看图表也能大致把握核心思想。这种对视觉传达的重视，对于一个需要处理大量空间和结构数据的领域来说，是至关重要的加分项。它让原本可能令人望而生畏的数学概念，变得触手可及，充满趣味性。
评分我习惯在学习新领域时，会带着一种批判性的眼光去审视作者的论点，尤其是在处理快速迭代的技术领域时，我更看重其对前沿趋势的把握。这本书的选材和论述角度，展现出作者深厚的行业洞察力。它并没有固步自封于经典的算法介绍，而是非常巧妙地将一些现代数据挖掘中的热点——比如大规模数据集的处理挑战，以及模型解释性（XAI）的初步探讨——融入到了现有框架之中。这种前瞻性让这本书的价值得以延长，不至于在两三年后就迅速过时。我尤其赞赏作者在讨论不同模型性能评估指标时的客观和中立，没有过度推崇某一种“万能”方法，而是强调根据具体的业务场景和数据特性来权衡利弊。例如，在分类器评估这一章，作者对精确率、召回率、F1值以及ROC曲线的讨论，不仅给出了严谨的数学定义，更结合实际的金融欺诈检测和医疗诊断等案例进行了深度对比分析。这种务实且不偏不倚的态度，让我对书中传递的知识充满了信任感。
评分从装帧质量和印刷工艺来看，这绝对是一本能够陪伴我度过漫长学习旅程的伙伴。纸张的厚度和光洁度恰到好处，既保证了墨色的清晰度，又避免了阅读时眼睛的疲劳感，即便是长时间在台灯下阅读，感觉也相当舒适。书脊的装订非常牢固，即便是频繁翻阅到中间部分寻找特定公式或段落，也没有出现任何松脱的迹象，这对于需要经常在不同章节间跳转查阅的参考书来说，是极其重要的品质保证。很多技术书籍在印刷上往往敷衍了事，导致图表边缘模糊或者文字重影，但这本制作精良，每一个字符都清晰锐利，使得那些复杂的数学符号和希腊字母都得以精确展现。这种对物理载体的匠心打磨，体现了出版方对知识本身应有的尊重。可以说，这本书的实体版本，本身就是一种愉悦的阅读体验，而非仅仅是信息的容器。它让我愿意把它放在手边，而不是仅仅把它束之高阁，随时需要时都可以信手拈来。
评分我对技术书籍的苛求是很高的，因为我更看重的是作者对于知识体系的构建能力，而不是单纯罗列知识点。这本书在这方面做得非常出色，它不像市面上很多教材那样，把各种算法东拉西扯地堆砌在一起，而是构建了一个逻辑严密、层层递进的知识金字塔。我发现作者在讲解聚类分析时，并非简单地介绍K-Means和层次聚类，而是深入剖析了每种方法的内在假设、适用场景以及它们在不同维度数据上的表现差异。更令人称赞的是，作者似乎预见到了读者在实际操作中可能遇到的各种“陷阱”，并在关键步骤处用醒目的标注提醒我们注意数据预处理的重要性，以及特征选择的微妙之处。这种近乎“保姆式”的细致讲解，真的让人感到非常贴心。读完关于关联规则挖掘的章节后，我感觉自己对市场购物篮分析的理解不再停留在表层，而是能够洞察到其背后的统计学原理和效率优化空间。这种深度和广度兼备的叙事风格，让我确信这本书不仅仅是教科书，更像是一位资深专家的私人辅导手册。
评分这本书的封面设计简直是艺术品，那种深邃的蓝色调，配合着抽象的数据流图形，一眼就能抓住眼球。拿到手里沉甸甸的质感，让我立刻感受到它内容的厚重。我本来就对数据挖掘这个领域抱有极大的热情，但又担心技术细节会过于晦涩难懂，毕竟很多入门书籍要么过于理论化，要么就是一堆堆不知所云的代码堆砌。这本书的排版非常讲究，字里行间都透露着一种专业和严谨，但又不失亲和力。比如它在介绍核心概念时，总是先用一个非常生活化的例子来铺垫，让人很容易进入情境，这种叙事方式极大地降低了初学者的门槛。我尤其欣赏它在章节过渡时所做的精妙设计，每一个小节的结尾似乎都在为下一部分的深入探讨埋下伏笔，让人忍不住想立刻翻页继续阅读。这种流畅的阅读体验，让原本枯燥的算法讲解变得像在听一场精彩的知识讲座，而不是在啃一本教材。光是翻阅前几章，我已经感觉到自己对整个数据挖掘流程的宏观认识被极大地拓宽了，这绝对是一本值得反复咀嚼的精品。
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