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发表于2024-11-22
Introduction to Data Mining pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
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
Pang-Ning Tan現為密歇根州立大學計算機與工程係助理教授,主要教授數據挖掘、數據庫係統等課程。此前,他曾是明尼蘇達大學美國陸軍高性能計算研究中心副研究員(2002-2003)。
Michael Steinbach 明尼蘇達大學計算機與工程係研究員,在讀博士。
Vipin Kumar明尼蘇達大學計算機科學與工程係主任,曾任美國陸軍高性能計算研究中心主任。他擁有馬裏蘭大學博士學位,是數據挖掘和高性能計算方麵的國際權威,IEEE會士。
Pang-Ning還是很nice的Prof
評分a very nice introductory book..explain well, and easy to understand..
評分Pang-Ning還是很nice的Prof
評分人工神經網絡講的比較簡單。SVM以及裏麵的核方法,第二章都不錯 。
評分中文版是我讀的第一本DM,當時就被深深吸引瞭。
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。...
評分屎一样狗屁不通的翻译。 原文: As a result, Z is as likely to be chosen for splitting as the interacting but useful attributes, X and Y. 译文:因此,Z 可能被选作划分有相互作用但有效的属性 X 和 Y。 还有其他很多地方就不一一列举了,本来作为入门读物,很多东西就...
評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...
評分这本书写得逻辑性比较强,全面,而且我觉得涉及的东西也比较底层,让我们了解一些算法的基本型原理是非常重要的。如果,网上的机器学习相关文章看不懂的话,可以从这本书入手。中文版的只看过一点点,感觉完全没逻辑性,完全没感觉。翻译出来完全就变味了,毕竟是语言习惯上的...
評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
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