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数据挖掘基础教程

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(印度)西蒙(Soman.K.P)
机械工业出版社
范明
2009-1
305
45.00元
平装
计算机科学丛书
9787111255437

图书标签: 数据挖掘  数据分析  计算机  翻了一遍  数学与算法  思维逻辑  入门的  计算机科学   


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发表于2024-11-23

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图书描述

《数据挖掘基础教程》全面介绍数据挖掘的原理、方法和算法。主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘算法的数据类型、输入和输出、决策树、数据挖掘的预处理和后处理、关联规则挖掘、分类和回归算法、支持向量机、聚类分析及多维数据可视化。

《数据挖掘基础教程》讲解深入浅出,并辅以大量实例,随书光盘提供了大量数据集以及两种广泛使用的数据挖掘软件——Weka和ExcelMiner,便于读者理解数据挖掘知识。《数据挖掘基础教程》适合作为高等院校计算机及相关专业数据挖掘课程的教材,也可供广大技术人员参考。

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用户评价

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1、本书更适合本科生教材。

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覆盖面还是可以的,特别对于决策树,分类,聚类,最大的优点是有很多详细的例子辅助,缺点是内容稍微有些过时,有些章节没什么用处,比如weka数据集(为什么要专门花一章来罗列这玩意),weka那一章也是浪费纸张,最后一张也没讲什么内容,整体而言还是适合入门的

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见过。

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= =我会说这个是教科书么。然后学得很纠结

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非常基础的教程

读后感

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与传统的数据分析相比,数据挖掘更强调模拟人的学习方式,教计算机自动地识别有用的知识。 当然算法还是要人去设计出来,机器只是去执行人的算法,比如神经网络算法、聚类算法等。 目前数据挖掘已经有一些成熟的产品推出,对于个人学习者,可以通过开源的weka来练习数据挖掘...

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与传统的数据分析相比,数据挖掘更强调模拟人的学习方式,教计算机自动地识别有用的知识。 当然算法还是要人去设计出来,机器只是去执行人的算法,比如神经网络算法、聚类算法等。 目前数据挖掘已经有一些成熟的产品推出,对于个人学习者,可以通过开源的weka来练习数据挖掘...

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