Introduction to Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
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。
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Introduction to Data Mining presents fundamental concepts and algorithms for those learning data mining for the first time. Each concept is explored thoroughly and supported with numerous examples. The text requires only a modest background in mathematics. Each major topic is organized into two chapters, beginning with basic concepts that provide necessary background for understanding each data mining technique, followed by more advanced concepts and algorithms. Quotes This book provides a comprehensive coverage of important data mining techniques. Numerous examples are provided to lucidly illustrate the key concepts. -Sanjay Ranka, University of Florida In my opinion this is currently the best data mining text book on the market. I like the comprehensive coverage which spans all major data mining techniques including classification, clustering, and pattern mining (association rules). -Mohammed Zaki, Rensselaer Polytechnic Institute
具体描述
读后感
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...
评分我是拿这本书当作课程书的，这本书基本上涵盖了数据挖掘的许多经典算法，分类，聚类，关联规则。比较适合对数据挖掘感兴趣的人，这本书看完之后基本上就可以进行对数据的分析，挖掘了。然而这仅仅是一门入门书，对于理论部分并没有做过多的解释。如果想进一步的了解理论知识，...
评分作为数据挖掘导论，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...
评分看我截图吧 http://weibo.com/1677386655/zu8O4ci9O therefore, if we compute the k-dist for all the data points for some k, sort them in increasing order, and ther plot the sorted values, we expect to see a sharp change at the value of k-dist that correspon...
评分主要是一些理论的讲解，对数据挖掘的总体起一个概述的作用，偏向于实际应用的较少！对各种算法也只是简单进行说明，然后进行应用，对于刚刚接触数据挖掘的同学有一些意义 内容涵盖方方面面，对于要深挖某个主题的话需要另找书籍结合阅读
用户评价
还是不如HanJiawei的经典教材
评分两天搞定
评分人工神经网络讲的比较简单。SVM以及里面的核方法，第二章都不错 。
评分Pang-Ning还是很nice的Prof
评分不算太好
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