具体描述
《数据挖掘(第2版)》较全面系统地介绍了数据挖掘中常用和常见的数据挖掘方法，以及文本与视频数据挖掘方法。《数据挖掘(第2版)》的主要内容包括：数据挖掘基本知识、数据挖掘预处理方法、决策树分类及其他分类方法、关联知识挖掘方法、各种聚类分析方法，以及文本挖掘所涉及表示、分类和聚类等方法，还包括视频挖掘所涉及的视频镜头检测、字幕提取、视频摘要和视频检索等主要分析方法。数据挖掘技术，又称为数据库知识发现，是20世纪90年代在信息技术领域开始迅速发展起来的计算机技术。作者结合自己近20年从事人工智能、机器学习、数据挖掘等方面的科研工作积累与教学经验，编著此书。
作者简介
目录信息
读后感
这本书，对数据挖掘相关的技术以及所涉及的各个领域，都进行了比较详细的介绍。但整体而言，对于数据挖掘入门者而言，不是很适合。个人觉得，这本书对数学以及神经网络、小波变换等相关的知识要求的还是比较深。所以，想从事数据挖掘领域研究的同学，倒是比较好的一本书。
评分这本书，对数据挖掘相关的技术以及所涉及的各个领域，都进行了比较详细的介绍。但整体而言，对于数据挖掘入门者而言，不是很适合。个人觉得，这本书对数学以及神经网络、小波变换等相关的知识要求的还是比较深。所以，想从事数据挖掘领域研究的同学，倒是比较好的一本书。
评分这本书，对数据挖掘相关的技术以及所涉及的各个领域，都进行了比较详细的介绍。但整体而言，对于数据挖掘入门者而言，不是很适合。个人觉得，这本书对数学以及神经网络、小波变换等相关的知识要求的还是比较深。所以，想从事数据挖掘领域研究的同学，倒是比较好的一本书。
评分这本书，对数据挖掘相关的技术以及所涉及的各个领域，都进行了比较详细的介绍。但整体而言，对于数据挖掘入门者而言，不是很适合。个人觉得，这本书对数学以及神经网络、小波变换等相关的知识要求的还是比较深。所以，想从事数据挖掘领域研究的同学，倒是比较好的一本书。
评分这本书，对数据挖掘相关的技术以及所涉及的各个领域，都进行了比较详细的介绍。但整体而言，对于数据挖掘入门者而言，不是很适合。个人觉得，这本书对数学以及神经网络、小波变换等相关的知识要求的还是比较深。所以，想从事数据挖掘领域研究的同学，倒是比较好的一本书。
用户评价
这是一本让我爱不释手的书。它的内容深度和广度都给我留下了深刻的印象。在阅读过程中，我感受到了作者深厚的学术功底和丰富的实践经验。书中关于聚类分析的章节，详细介绍了K-means、层次聚类等多种算法，并分析了它们各自的优缺点和适用场景。作者还讨论了如何评估聚类结果的质量，以及如何处理不同类型的数据。我尤其注意到书中对于异常值检测部分的深入探讨，这对于很多实际应用场景都至关重要。书中提供了一些非常实用的建议，帮助我识别和处理数据中的“噪声”。此外，作者在讲解一些复杂算法时，还引用了最新的研究成果，这使得这本书的内容始终保持着前沿性。我感觉这本书不仅能够帮助我掌握现有的数据挖掘技术，更能激发我对未来研究方向的思考。
评分这本书的封面设计相当有吸引力，那种深邃的蓝色配上若隐若现的纹理，让我忍不住在书店多停留了几分钟。我当时正在寻找一本能够帮助我理解数据背后隐藏规律的书籍，而这本书的标题“数据挖掘”立刻抓住了我的眼球。翻开第一页，我被其严谨的排版和清晰的章节划分所吸引。作者似乎非常擅长将复杂的技术概念分解成易于理解的部分。虽然我还没有深入阅读，但从目录来看，它涵盖了从基础概念到高级算法的广泛内容，这让我对接下来的学习充满了期待。我特别关注了关于数据预处理和特征工程的部分，因为我一直认为这是任何数据分析项目成功的关键。作者在这个方面的详述，让我觉得这本书的实用性会非常高。我希望通过这本书，能够真正掌握如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其应用于实际问题解决。这本书给我留下了专业、全面、值得信赖的第一印象，我相信它将成为我学习道路上的重要伙伴。
评分老实说，我一开始对这本书并没有抱太大的期望，以为它会是一本充斥着枯燥理论的教科书。然而，当我真正沉浸其中后，才发现它的魅力远超我的想象。这本书的语言风格非常流畅，甚至带有一些文学色彩，这在技术类书籍中实属难得。作者用一种讲述故事的方式来引入各个数据挖掘技术，使得学习过程变得生动有趣。我特别欣赏书中关于关联规则挖掘的讲解，作者没有简单地给出算法，而是通过一个超市购物篮分析的经典案例，层层递进地揭示了Apriori算法的逻辑。这种由浅入深、由表及里的讲解方式，让我能够真正理解算法背后的思考过程，而不是死记硬背。书中的图示也非常精美，简洁明了地勾勒出了各种模型的结构和运作流程。读这本书，就像在和一个经验丰富的数据科学家进行一对一的深度交流，让我受益匪浅。
评分我购买这本书的初衷是想提升自己在数据分析方面的能力，而这本书完全没有让我失望。它最吸引我的地方在于其极强的实操性。书中大量的代码示例，让我能够立即动手实践，验证书中的理论。作者在讲解Python实现数据挖掘算法时，使用的库和技巧都非常贴近实际开发需求，让我学到了很多关于如何高效地编写数据挖掘代码的技巧。我特别喜欢书中关于文本挖掘和情感分析的章节，作者提供了一套完整的流程，从数据清洗、特征提取到模型构建和评估，都讲解得非常到位。这本书帮助我解决了之前在处理非结构化数据时遇到的许多难题。读完这本书，我感觉自己不仅掌握了数据挖掘的理论知识，更具备了将这些知识转化为实际应用的能力。这是一本能够真正帮助我成长为一名优秀的数据分析师的书。
评分拿到这本书的时候，我正好在为一个项目苦恼，需要从大量的用户行为数据中找出一些关键的模式。这本书的封面虽然朴实，但内容却给我带来了意想不到的惊喜。我首先翻看了关于分类算法的章节，作者用非常形象的比喻解释了决策树和支持向量机的原理，让我茅塞顿开。我尤其喜欢作者在讲解过程中穿插的案例分析，这些真实的场景让我能更直观地理解理论知识的应用。比如，书中关于如何利用用户购买历史预测其下一次购买行为的例子，就与我目前的工作非常契合。我花了很多时间去琢磨书中的代码示例，虽然有些部分需要结合我自己的编程环境来调试，但作者提供的思路和框架非常有启发性。这本书的优点在于它并没有一味地堆砌公式，而是注重解释“为什么”以及“如何做”，这对于我这种偏重实践的读者来说，是极其宝贵的。我感觉自己正在一步步地掌握挖掘数据价值的“秘籍”。
评分这本书相对而言对各方面的知识要求比较高，不是很适合入门。不过如果在这方面有兴趣的倒是可以拿过来翻一翻，科大的教材普遍一点是对数学的要求比较高，感兴趣的可以阅读下。如果认真的看完了，对自己能力会有一个比较大的提升。
评分大数据时代！！
评分这本书相对而言对各方面的知识要求比较高，不是很适合入门。不过如果在这方面有兴趣的倒是可以拿过来翻一翻，科大的教材普遍一点是对数学的要求比较高，感兴趣的可以阅读下。如果认真的看完了，对自己能力会有一个比较大的提升。
评分这本书相对而言对各方面的知识要求比较高，不是很适合入门。不过如果在这方面有兴趣的倒是可以拿过来翻一翻，科大的教材普遍一点是对数学的要求比较高，感兴趣的可以阅读下。如果认真的看完了，对自己能力会有一个比较大的提升。
评分这本书相对而言对各方面的知识要求比较高，不是很适合入门。不过如果在这方面有兴趣的倒是可以拿过来翻一翻，科大的教材普遍一点是对数学的要求比较高，感兴趣的可以阅读下。如果认真的看完了，对自己能力会有一个比较大的提升。
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