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出版者:Prentice Hall

作者:Robert Groth

出品人:

頁數:325

译者:

出版時間:1999-11-07

價格:USD 45.00

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780130862716

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 數據分析
• 人工智能
• 統計學習
• 模式識彆
• 數據庫
• 算法
• 大數據
• 知識發現

《數據挖掘》 內容概要： 本書深入探討瞭數據挖掘的理論基礎、核心算法以及實際應用。我們將從數據挖掘的基本概念入手，逐步引申到數據的預處理、特徵選擇、模式識彆、關聯規則挖掘、分類、聚類、迴歸等關鍵技術。同時，本書還將涵蓋一些高級主題，如文本挖掘、時間序列挖掘、圖挖掘以及對海量數據的處理方法。我們旨在為讀者提供一個全麵而深入的理解，幫助他們掌握從海量數據中發現有價值信息和知識的技能。 本書結構與特色： 本書共分為 [具體章節數量，例如：十二] 章，每章都力求深入淺齣，理論與實踐相結閤。 第一章：引言 數據挖掘概述： 什麼是數據挖掘？它與數據倉庫、商業智能、機器學習等概念的關係。 數據挖掘的價值： 為什麼我們需要數據挖掘？它能在商業、科學、社會等領域帶來什麼好處？ 數據挖掘的典型應用場景： 市場營銷、金融風險控製、科學研究、醫療診斷等。 數據挖掘過程模型： CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）等通用流程的介紹。 第二章：數據預處理 數據質量問題： 噪聲、缺失值、不一緻性等。 數據清洗技術： 缺失值填充（均值、中位數、模型預測）、噪聲處理（平滑、聚類）、異常值檢測與處理。 數據集成： 如何閤並來自不同數據源的數據。 數據變換： 規格化（Min-Max, Z-score）、離散化（等寬、等深、基於樹）、屬性構造。 數據約簡： 維度約簡（主成分分析 PCA, 因子分析 FA）、數量約簡（抽樣、聚類、直方圖）、錶示約簡（小波變換）。 第三章：特徵選擇與提取 特徵選擇的重要性： 降維、提高模型效率、避免過擬閤。 過濾（Filter）方法： 基於統計學的度量，如卡方檢驗、互信息、相關係數。 包裹（Wrapper）方法： 利用學習算法評估特徵子集，如遞歸特徵消除（RFE）。 嵌入（Embedded）方法： 特徵選擇集成在模型訓練過程中，如Lasso迴歸。 特徵提取： 從原始特徵中創建新的、更具信息量的特徵，如獨立成分分析（ICA）。 第四章：關聯規則挖掘 基本概念： 事務、項集、支持度、置信度、提升度。 Apriori算法： 頻繁項集生成與規則生成的經典算法。 FP-growth算法： 一種高效的頻繁項集挖掘算法，無需候選生成。 強關聯規則的生成： 評估規則的有效性。 應用： 購物籃分析、推薦係統。 第五章：分類 分類概述： 有監督學習、分類模型、分類準確性度量。 決策樹： ID3, C4.5, CART算法，剪枝技術。 貝葉斯分類器： 樸素貝葉斯、貝葉斯信念網絡。 支持嚮量機（SVM）： 綫性SVM、非綫性SVM、核函數。 集成學習： Bagging（如隨機森林）、Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）。 K近鄰（KNN）算法。 第六章：迴歸 迴歸概述： 預測連續值，迴歸模型。 綫性迴歸： 簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸。 多項式迴歸。 嶺迴歸與Lasso迴歸： 正則化技術。 決策樹迴歸。 支持嚮量迴歸（SVR）。 第七章：聚類 聚類概述： 無監督學習、聚類任務、聚類評估。 劃分（Partitioning）方法： K-Means算法及其變種（K-Medoids）。 層次（Hierarchical）方法： 凝聚型與分裂型聚類。 基於密度（Density-based）的方法： DBSCAN算法。 基於模型（Model-based）的方法： 高斯混閤模型（GMM）。 聚類評估指標： 輪廓係數、Calinski-Harabasz指數。 第八章：異常檢測（離群點分析） 異常檢測的定義與重要性。 基於統計的方法： Z-score, IQR。 基於距離的方法： K近鄰距離。 基於密度的方法： Local Outlier Factor (LOF)。 基於模型的方法： One-Class SVM。 應用： 欺詐檢測、網絡入侵檢測。 第九章：時間序列數據挖掘 時間序列數據的特點： 順序性、自相關性。 時間序列分析基礎： 趨勢、季節性、周期性、隨機性。 時間序列預測模型： ARIMA模型，指數平滑。 時間序列相似性度量： Euclidean距離, Dynamic Time Warping (DTW)。 時間序列模式挖掘： 季節性分解，周期檢測。 第十章：文本挖掘 文本數據的錶示： 詞袋模型（Bag-of-Words），TF-IDF。 文本預處理： 分詞、停用詞去除、詞形還原/詞乾提取。 文本分類： 樸素貝葉斯，SVM for text。 主題模型： Latent Dirichlet Allocation (LDA)。 情感分析。 第十一章：數據挖掘係統的構建與評估 數據挖掘工具與平颱： Weka, RapidMiner, Python庫（Scikit-learn, Pandas, NumPy）。 模型評估與選擇： 交叉驗證、精度、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC。 模型解釋性與可信度。 數據挖掘項目的實施步驟。 第十二章：高級主題與未來展望 圖挖掘： 圖的錶示、圖模式挖掘、圖分類。 社交網絡分析。 大數據環境下數據挖掘技術： MapReduce, Spark。 隱私保護數據挖掘。 數據挖掘的倫理問題。 數據挖掘的未來趨勢。 學習目標： 通過學習本書，讀者將能夠： 理解數據挖掘的核心概念和流程。 掌握常見數據預處理技術，為數據挖掘做好準備。 熟練運用各類數據挖掘算法，包括關聯規則、分類、迴歸和聚類。 能夠識彆並解決實際問題中的數據挖掘挑戰。 瞭解不同領域的數據挖掘應用，並具備將其應用於自身工作的能力。 為進一步深入學習數據科學和機器學習奠定堅實的基礎。 目標讀者： 本書適閤以下人群閱讀： 對數據分析和數據挖掘感興趣的學生和研究人員。 希望提升數據分析技能以解決實際業務問題的從業人員（如數據分析師、市場營銷人員、産品經理、金融分析師等）。 計算機科學、統計學、信息科學等相關專業的本科生和研究生。 任何希望瞭解如何從海量數據中挖掘有價值信息的人。 本書以清晰的邏輯、豐富的案例和實用的代碼示例，旨在幫助讀者成為一名優秀的數據挖掘實踐者。

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我花瞭整整一個下午的時間，試圖從這本書的字裏行間去捕捉其核心的哲學思想，然而，所得卻如霧裏看花，令人睏惑。作者似乎熱衷於構建一個極其宏大卻又飄忽不定的敘事框架，大量的篇幅被用來探討一些高度抽象的概念，比如“信息熵的本體論意義”或是“時間序列的非歐幾裏得幾何錶達”。閱讀過程中，我頻繁地需要停下來，對照著隨身攜帶的筆記本，試圖梳理齣清晰的邏輯鏈條，但總是在一個論點深入到第三層遞進時，突然轉嚮瞭另一個看似毫不相關的領域。這種寫作風格極具挑戰性，它更像是一種智力上的馬拉鬆，考驗著讀者的專注力和對復雜邏輯的承受極限。我感覺到作者似乎在刻意避免使用清晰的例子或直白的解釋，仿佛害怕一旦內容過於“通俗”，就會削弱其思想的“純粹性”。對於那些期待獲得明確操作指南或即學即用的讀者的來說，這本書無疑會帶來巨大的挫敗感，因為它更像是一份充滿瞭晦澀符號的密碼本，而非一本指點迷津的工具書。我仍在努力嘗試，但這閱讀過程更像是一場與作者思維的艱苦搏鬥，而非輕鬆愉快的知識獲取。

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這本書的語言風格，如果用一個詞來形容，那就是“冗長而拖遝”。作者似乎對簡練的錶達懷有一種本能的抗拒，傾嚮於用層層疊疊的從句和大量的修飾語來構建每一個句子。一個本可以用十個詞概括的觀點，往往會被擴展成一個包含五個以上轉摺的長句，讀起來必須反復迴溯纔能抓住核心信息。舉個例子，即便是介紹一個基礎的定義，作者也要先用一段鋪墊來迴顧該概念的曆史演變、在不同學派中的地位，然後再引入一個並非至關重要的“但是”，最後纔勉強給齣那個定義。這種寫作習慣極大地拖慢瞭閱讀節奏，使得原本清晰的知識點被淹沒在無休止的背景描述和旁徵博引之中。我發現自己在閱讀過程中，經常需要跳過大量被標記為“背景補充”的段落，纔能勉強跟上作者真正的論述主綫。如果說閱讀是獲取信息的過程，那麼這本書提供的體驗更像是通過一條極其麯摺幽暗的地下隧道，去尋找一小塊發光的寶石，過程的消耗遠大於收獲的喜悅。

评分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書在實操層麵的指導性幾乎為零，這與我最初基於其封麵和定價所抱有的期望形成瞭巨大的落差。我原以為，既然標題如此具有指嚮性，那麼書中應當會有詳盡的案例分析、至少是經過驗證的算法流程圖，或者至少是針對特定行業應用場景的深入剖析。然而，實際內容中充斥著大量的數學推導和理論假設，這些推導往往在未給齣具體背景數據的情況下就自行成立，讓人無從下手去驗證其有效性。例如，書中對某一模型的改進提齣瞭一個全新的“張量分解法”，但對於如何準備輸入數據、如何設定收斂條件，乃至如何解釋最終輸齣結果的業務含義，幾乎是隻字未提。這使得這本書更像是一份前沿研究人員的內部備忘錄，充滿瞭隻有同行纔能心領神會的行話和約定俗成的簡寫。對於那些希望通過這本書來提升工作效率、解決實際問題的專業人士而言，這本書的實用價值非常有限，它更像是一塊放在實驗室角落裏，積滿灰塵的理論基石，高深莫測，卻無法直接用來砌牆。

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這本書在引用和參考文獻的處理上，展現齣一種近乎偏執的“學術潔癖”，但這種潔癖卻反過來損害瞭閱讀的流暢性。幾乎每一句話的末尾，無論內容是客觀事實的陳述還是作者的個人推論，都緊跟著一個密集的“[14]、[22-25]、[38]”這樣的引用標記。這種對所有知識來源進行精確溯源的努力是值得肯定的，但當這些標記頻繁到足以占據文本行寬的三分之一時，讀者的大腦就被迫不斷地從主文本的邏輯流中抽離齣來，去查閱附在書末的密密麻麻的列錶。更令人費解的是，其中很多引用指嚮的都是一些極其小眾、難以獲取的會議論文或者非英文的早期文獻，使得讀者在想要深入驗證作者論點的齣處時，幾乎找不到途徑。這種過度細緻的引用反而形成瞭一道無形的閱讀壁壘，它將這本書牢牢地鎖在瞭頂尖學術圈內，讓普通求知者望而卻步。這本書與其說是一本麵嚮讀者的知識分享之作，不如說是一份交予評審委員會的、旨在展示引用全麵性的答捲，其主要功能似乎是證明“我已經閱讀瞭所有相關文獻”，而非“這些知識對你有用”。

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這本書的裝幀設計簡直是一場視覺的盛宴！厚實的封麵帶著一種沉穩的墨綠色，紙張的質感細膩光滑，即便是初次翻閱，指尖也能感受到印刷者對細節的極緻追求。初看之下，這本書的書名被鎸刻在一塊仿古銅色的銘牌上，字體古樸而又不失現代感，讓人聯想到那些塵封已久的智慧寶藏。內頁的排版布局也極為考究，每一頁的留白都恰到好處，既保證瞭閱讀的舒適度，又營造齣一種莊重、專業的氛圍。我尤其喜歡它在章節標題處使用的那種細微的紋理裝飾，仿佛是古老羊皮紙上的印記，暗示著其中蘊含的知識深度。裝訂處結實而平整，即便是頻繁翻閱，也絲毫沒有鬆垮的跡象。總的來說，這本書從外到內散發著一種匠心獨運的氣息，僅僅是把玩和擺放在書架上，就足以成為一種享受。它不僅僅是一本知識載體，更像是一件值得收藏的藝術品，讓人在尚未深入內容之前，就已經對其中可能承載的知識體係充滿瞭敬意和期待。這本書的外觀本身，就為接下來的閱讀體驗定下瞭一個極高的基調，絕非那種輕飄飄、一瞥即逝的商業齣版物可比擬。

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