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Data Mining

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Jiawei Han
Morgan Kaufmann
2011-7-6
744
USD 74.95
Hardcover
9780123814791

图书标签: 数据挖掘  机器学习  Data-Mining  计算机  计算机科学  互联网  个性化推荐  信息检索   


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发表于2024-11-05

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图书描述

The increasing volume of data in modern business and science calls for more complex and sophisticated tools. Although advances in data mining technology have made extensive data collection much easier, it's still always evolving and there is a constant need for new techniques and tools that can help us transform this data into useful information and knowledge. Since the previous edition's publication, great advances have been made in the field of data mining. Not only does the third of edition of Data Mining: Concepts and Techniques continue the tradition of equipping you with an understanding and application of the theory and practice of discovering patterns hidden in large data sets, it also focuses on new, important topics in the field: data warehouses and data cube technology, mining stream, mining social networks, and mining spatial, multimedia and other complex data. Each chapter is a stand-alone guide to a critical topic, presenting proven algorithms and sound implementations ready to be used directly or with strategic modification against live data. This is the resource you need if you want to apply today's most powerful data mining techniques to meet real business challenges.

* Presents dozens of algorithms and implementation examples, all in pseudo-code and suitable for use in real-world, large-scale data mining projects. * Addresses advanced topics such as mining object-relational databases, spatial databases, multimedia databases, time-series databases, text databases, the World Wide Web, and applications in several fields. *Provides a comprehensive, practical look at the concepts and techniques you need to get the most out of your data

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著者简介

Jiawei Han(韩家炜),是伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系的Bliss教授。他因知识发现和数据挖掘研究方面的贡献而获得许多奖励,包括ACM SIGKDD创新奖(2004)、IEEE计算机学会技术成就奖(2005)和IEEE W.Wallace McDowell奖(2009)。他是ACM和IEEE会士。他还担任《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》的执行主编(2006—2011)和许多杂志的编委,包括《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining Knowledge Discovery》。

拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位,现在加拿大西蒙弗雷泽大学从事博士后研究工作。


图书目录


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用户评价

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当年ML的指定教材

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清晰明白覆盖面广,但不是很深入,适合入门,学霸请绕道

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good textbook, even though i decided not to follow the path towards a trendy so-called data scientist.

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韩老师的书确实不敢恭维,可能不是自己亲自写的吧。看的是英文版的,看来一般就看不下去了,讲了很多东西,到那时都是一笔带过,读完之后不知所云。

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jiawei是个好同志

读后感

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这本书是刚上研究生的时候开始看的,这本书介绍的数据挖掘基本上是从数据库的概念出发的,对各种算法都有提及,但是很多算法基本上是语焉不详,对于刚开始学习数据挖掘和机器学习的学生来说,能对数据挖掘的基本概念有所了解,对算法也只能了解个大概了。 如果不是纯搞数据仓库...  

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我了个擦 , 连个非限制性定语从句都翻译不了,你翻译毛啊。还不如看原版。你们两个真是叫兽啊。本来都不屑去骂,但是连个定于从句都搞不通顺,叫兽你就这水平?你让研究生替你翻译的话,你研究生的水平也不至于如此奇差吧,还没过四级呢吧。不评很差是看在原著的面子上。  

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讲的很不错,就死实现起来有点麻烦。不知道apriori算法大家怎么实现的?主要是采用什么数据结构存储。  

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这本书是准备跟随浙江大学的课程学习而购买的课本,里面的知识比较全面。部分比较深入的知识由于课上没有 讲解,因此我也将它跳过了。因为这学期选修了数据挖掘的课,需要一个中文版的课本进行学习,选择这本书还是不错的。 这本书很适合自学,因为是将理论与算法相结合讲解的...  

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这本书被翻译的佶屈聱牙,除了给学习数据挖掘的人增添负担,什么积极的作用的没有。 不知道有多少人因为这本不通的书而失去对数据挖掘的兴趣。 教授真的是毁人不倦啊,各种官方语言,妈的是要当官吗?  

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