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出版者:Prentice Hall

作者:Robert Groth

出品人:

页数:325

译者:

出版时间:1999-11-07

价格:USD 45.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780130862716

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据分析
• 人工智能
• 统计学习
• 模式识别
• 数据库
• 算法
• 大数据
• 知识发现

《数据挖掘》 内容概要： 本书深入探讨了数据挖掘的理论基础、核心算法以及实际应用。我们将从数据挖掘的基本概念入手，逐步引申到数据的预处理、特征选择、模式识别、关联规则挖掘、分类、聚类、回归等关键技术。同时，本书还将涵盖一些高级主题，如文本挖掘、时间序列挖掘、图挖掘以及对海量数据的处理方法。我们旨在为读者提供一个全面而深入的理解，帮助他们掌握从海量数据中发现有价值信息和知识的技能。 本书结构与特色： 本书共分为 [具体章节数量，例如：十二] 章，每章都力求深入浅出，理论与实践相结合。 第一章：引言 数据挖掘概述： 什么是数据挖掘？它与数据仓库、商业智能、机器学习等概念的关系。 数据挖掘的价值： 为什么我们需要数据挖掘？它能在商业、科学、社会等领域带来什么好处？ 数据挖掘的典型应用场景： 市场营销、金融风险控制、科学研究、医疗诊断等。 数据挖掘过程模型： CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）等通用流程的介绍。 第二章：数据预处理 数据质量问题： 噪声、缺失值、不一致性等。 数据清洗技术： 缺失值填充（均值、中位数、模型预测）、噪声处理（平滑、聚类）、异常值检测与处理。 数据集成： 如何合并来自不同数据源的数据。 数据变换： 规格化（Min-Max, Z-score）、离散化（等宽、等深、基于树）、属性构造。 数据约简： 维度约简（主成分分析 PCA, 因子分析 FA）、数量约简（抽样、聚类、直方图）、表示约简（小波变换）。 第三章：特征选择与提取 特征选择的重要性： 降维、提高模型效率、避免过拟合。 过滤（Filter）方法： 基于统计学的度量，如卡方检验、互信息、相关系数。 包裹（Wrapper）方法： 利用学习算法评估特征子集，如递归特征消除（RFE）。 嵌入（Embedded）方法： 特征选择集成在模型训练过程中，如Lasso回归。 特征提取： 从原始特征中创建新的、更具信息量的特征，如独立成分分析（ICA）。 第四章：关联规则挖掘 基本概念： 事务、项集、支持度、置信度、提升度。 Apriori算法： 频繁项集生成与规则生成的经典算法。 FP-growth算法： 一种高效的频繁项集挖掘算法，无需候选生成。 强关联规则的生成： 评估规则的有效性。 应用： 购物篮分析、推荐系统。 第五章：分类 分类概述： 有监督学习、分类模型、分类准确性度量。 决策树： ID3, C4.5, CART算法，剪枝技术。 贝叶斯分类器： 朴素贝叶斯、贝叶斯信念网络。 支持向量机（SVM）： 线性SVM、非线性SVM、核函数。 集成学习： Bagging（如随机森林）、Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）。 K近邻（KNN）算法。 第六章：回归 回归概述： 预测连续值，回归模型。 线性回归： 简单线性回归、多元线性回归。 多项式回归。 岭回归与Lasso回归： 正则化技术。 决策树回归。 支持向量回归（SVR）。 第七章：聚类 聚类概述： 无监督学习、聚类任务、聚类评估。 划分（Partitioning）方法： K-Means算法及其变种（K-Medoids）。 层次（Hierarchical）方法： 凝聚型与分裂型聚类。 基于密度（Density-based）的方法： DBSCAN算法。 基于模型（Model-based）的方法： 高斯混合模型（GMM）。 聚类评估指标： 轮廓系数、Calinski-Harabasz指数。 第八章：异常检测（离群点分析） 异常检测的定义与重要性。 基于统计的方法： Z-score, IQR。 基于距离的方法： K近邻距离。 基于密度的方法： Local Outlier Factor (LOF)。 基于模型的方法： One-Class SVM。 应用： 欺诈检测、网络入侵检测。 第九章：时间序列数据挖掘 时间序列数据的特点： 顺序性、自相关性。 时间序列分析基础： 趋势、季节性、周期性、随机性。 时间序列预测模型： ARIMA模型，指数平滑。 时间序列相似性度量： Euclidean距离, Dynamic Time Warping (DTW)。 时间序列模式挖掘： 季节性分解，周期检测。 第十章：文本挖掘 文本数据的表示： 词袋模型（Bag-of-Words），TF-IDF。 文本预处理： 分词、停用词去除、词形还原/词干提取。 文本分类： 朴素贝叶斯，SVM for text。 主题模型： Latent Dirichlet Allocation (LDA)。 情感分析。 第十一章：数据挖掘系统的构建与评估 数据挖掘工具与平台： Weka, RapidMiner, Python库（Scikit-learn, Pandas, NumPy）。 模型评估与选择： 交叉验证、精度、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC。 模型解释性与可信度。 数据挖掘项目的实施步骤。 第十二章：高级主题与未来展望 图挖掘： 图的表示、图模式挖掘、图分类。 社交网络分析。 大数据环境下数据挖掘技术： MapReduce, Spark。 隐私保护数据挖掘。 数据挖掘的伦理问题。 数据挖掘的未来趋势。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 理解数据挖掘的核心概念和流程。 掌握常见数据预处理技术，为数据挖掘做好准备。 熟练运用各类数据挖掘算法，包括关联规则、分类、回归和聚类。 能够识别并解决实际问题中的数据挖掘挑战。 了解不同领域的数据挖掘应用，并具备将其应用于自身工作的能力。 为进一步深入学习数据科学和机器学习奠定坚实的基础。 目标读者： 本书适合以下人群阅读： 对数据分析和数据挖掘感兴趣的学生和研究人员。 希望提升数据分析技能以解决实际业务问题的从业人员（如数据分析师、市场营销人员、产品经理、金融分析师等）。 计算机科学、统计学、信息科学等相关专业的本科生和研究生。 任何希望了解如何从海量数据中挖掘有价值信息的人。 本书以清晰的逻辑、丰富的案例和实用的代码示例，旨在帮助读者成为一名优秀的数据挖掘实践者。

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这本书在引用和参考文献的处理上，展现出一种近乎偏执的“学术洁癖”，但这种洁癖却反过来损害了阅读的流畅性。几乎每一句话的末尾，无论内容是客观事实的陈述还是作者的个人推论，都紧跟着一个密集的“[14]、[22-25]、[38]”这样的引用标记。这种对所有知识来源进行精确溯源的努力是值得肯定的，但当这些标记频繁到足以占据文本行宽的三分之一时，读者的大脑就被迫不断地从主文本的逻辑流中抽离出来，去查阅附在书末的密密麻麻的列表。更令人费解的是，其中很多引用指向的都是一些极其小众、难以获取的会议论文或者非英文的早期文献，使得读者在想要深入验证作者论点的出处时，几乎找不到途径。这种过度细致的引用反而形成了一道无形的阅读壁垒，它将这本书牢牢地锁在了顶尖学术圈内，让普通求知者望而却步。这本书与其说是一本面向读者的知识分享之作，不如说是一份交予评审委员会的、旨在展示引用全面性的答卷，其主要功能似乎是证明“我已经阅读了所有相关文献”，而非“这些知识对你有用”。

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这本书的语言风格，如果用一个词来形容，那就是“冗长而拖沓”。作者似乎对简练的表达怀有一种本能的抗拒，倾向于用层层叠叠的从句和大量的修饰语来构建每一个句子。一个本可以用十个词概括的观点，往往会被扩展成一个包含五个以上转折的长句，读起来必须反复回溯才能抓住核心信息。举个例子，即便是介绍一个基础的定义，作者也要先用一段铺垫来回顾该概念的历史演变、在不同学派中的地位，然后再引入一个并非至关重要的“但是”，最后才勉强给出那个定义。这种写作习惯极大地拖慢了阅读节奏，使得原本清晰的知识点被淹没在无休止的背景描述和旁征博引之中。我发现自己在阅读过程中，经常需要跳过大量被标记为“背景补充”的段落，才能勉强跟上作者真正的论述主线。如果说阅读是获取信息的过程，那么这本书提供的体验更像是通过一条极其曲折幽暗的地下隧道，去寻找一小块发光的宝石，过程的消耗远大于收获的喜悦。

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我花了整整一个下午的时间，试图从这本书的字里行间去捕捉其核心的哲学思想，然而，所得却如雾里看花，令人困惑。作者似乎热衷于构建一个极其宏大却又飘忽不定的叙事框架，大量的篇幅被用来探讨一些高度抽象的概念，比如“信息熵的本体论意义”或是“时间序列的非欧几里得几何表达”。阅读过程中，我频繁地需要停下来，对照着随身携带的笔记本，试图梳理出清晰的逻辑链条，但总是在一个论点深入到第三层递进时，突然转向了另一个看似毫不相关的领域。这种写作风格极具挑战性，它更像是一种智力上的马拉松，考验着读者的专注力和对复杂逻辑的承受极限。我感觉到作者似乎在刻意避免使用清晰的例子或直白的解释，仿佛害怕一旦内容过于“通俗”，就会削弱其思想的“纯粹性”。对于那些期待获得明确操作指南或即学即用的读者的来说，这本书无疑会带来巨大的挫败感，因为它更像是一份充满了晦涩符号的密码本，而非一本指点迷津的工具书。我仍在努力尝试，但这阅读过程更像是一场与作者思维的艰苦搏斗，而非轻松愉快的知识获取。

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坦率地说，这本书在实操层面的指导性几乎为零，这与我最初基于其封面和定价所抱有的期望形成了巨大的落差。我原以为，既然标题如此具有指向性，那么书中应当会有详尽的案例分析、至少是经过验证的算法流程图，或者至少是针对特定行业应用场景的深入剖析。然而，实际内容中充斥着大量的数学推导和理论假设，这些推导往往在未给出具体背景数据的情况下就自行成立，让人无从下手去验证其有效性。例如，书中对某一模型的改进提出了一个全新的“张量分解法”，但对于如何准备输入数据、如何设定收敛条件，乃至如何解释最终输出结果的业务含义，几乎是只字未提。这使得这本书更像是一份前沿研究人员的内部备忘录，充满了只有同行才能心领神会的行话和约定俗成的简写。对于那些希望通过这本书来提升工作效率、解决实际问题的专业人士而言，这本书的实用价值非常有限，它更像是一块放在实验室角落里，积满灰尘的理论基石，高深莫测，却无法直接用来砌墙。

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这本书的装帧设计简直是一场视觉的盛宴！厚实的封面带着一种沉稳的墨绿色，纸张的质感细腻光滑，即便是初次翻阅，指尖也能感受到印刷者对细节的极致追求。初看之下，这本书的书名被镌刻在一块仿古铜色的铭牌上，字体古朴而又不失现代感，让人联想到那些尘封已久的智慧宝藏。内页的排版布局也极为考究，每一页的留白都恰到好处，既保证了阅读的舒适度，又营造出一种庄重、专业的氛围。我尤其喜欢它在章节标题处使用的那种细微的纹理装饰，仿佛是古老羊皮纸上的印记，暗示着其中蕴含的知识深度。装订处结实而平整，即便是频繁翻阅，也丝毫没有松垮的迹象。总的来说，这本书从外到内散发着一种匠心独运的气息，仅仅是把玩和摆放在书架上，就足以成为一种享受。它不仅仅是一本知识载体，更像是一件值得收藏的艺术品，让人在尚未深入内容之前，就已经对其中可能承载的知识体系充满了敬意和期待。这本书的外观本身，就为接下来的阅读体验定下了一个极高的基调，绝非那种轻飘飘、一瞥即逝的商业出版物可比拟。

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