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发表于2024-12-27
Data Mining pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
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
Jiawei Han(韓傢煒),是伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學係的Bliss教授。他因知識發現和數據挖掘研究方麵的貢獻而獲得許多奬勵,包括ACM SIGKDD創新奬(2004)、IEEE計算機學會技術成就奬(2005)和IEEE W.Wallace McDowell奬(2009)。他是ACM和IEEE會士。他還擔任《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》的執行主編(2006—2011)和許多雜誌的編委,包括《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining Knowledge Discovery》。
擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位,現在加拿大西濛弗雷澤大學從事博士後研究工作。
韓老師的書確實不敢恭維,可能不是自己親自寫的吧。看的是英文版的,看來一般就看不下去瞭,講瞭很多東西,到那時都是一筆帶過,讀完之後不知所雲。
評分推薦和Coursera的專項課程一起聽。Coursera的Slides給齣瞭書中很多較為簡略環節的參考文獻,書和課程組閤,兼顧基礎與引申。在綫課程精心準備,遊戲化做得非常棒,習題集還搞瞭個名人堂機製,動力滿滿啊!論壇也很活躍,負責算法R實現那個TA尤其贊,學到瞭很多!
評分膜UIUC的數據挖掘大佬
評分綜閤性很強的一本書。可以作為基礎學習或者查閱。有一些僞代碼,很有啓發性但是在大數據時代很多算法的分布式實現還要去看源碼,例如mllib, mahout。 對數據倉庫,olap server的講解蠻不錯的。畢竟dm和dw的關係很密切。此外,fpgrow算法講解很到位
評分重溫下Jiawei Han的這本經典數據挖掘教材
一本引导你入门的书,知识深浅都涵盖,描述广泛但不详实易懂。 前几个chapter屁话较多,但OLAP的概念是有用的。随后的cluster,association的分析解释还是涵盖的很好,但都是点到为止,颇具教科书的味道,其实被来就是一本教科书。剩下的章节就不能看了。 6年前就通读此书,...
評分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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