Pang-Ning Tan现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授,主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。此前,他曾是明尼苏达大学美国陆军高性能计算研究中心副研究员(2002-2003)。
Michael Steinbach 明尼苏达大学计算机与工程系研究员,在读博士。
Vipin Kumar明尼苏达大学计算机科学与工程系主任,曾任美国陆军高性能计算研究中心主任。他拥有马里兰大学博士学位,是数据挖掘和高性能计算方面的国际权威,IEEE会士。
《数据挖掘导论》(英文版)对数据挖掘进行了全面介绍,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。《数据挖掘导论》(英文版)涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都有两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,而后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是在使读者透彻地理解数据挖掘基础的同时,还能了解更多重要的高级主题。此外,书中还提供了大量例子、图表和习题。
给出了DataMining的一般性解决思路,全面易懂,很适合给初学者扫盲。加之与原版大概400+RMB比较起来,不禁觉得还是祖国好哇。。。PS:据说巴基斯坦卖得更便宜。。。
评分该书特点:以实例为重,给出了常用算法的伪代码,和《模式识别》、《模式分类》等专著比起来,该书略去了各个定理的证明部分,并通过大量枚举具体的分类实例,来简要说明算法的流程和意义。 根据个人的体验,觉得这本书作为第一本数据挖掘的入门读物是再恰当不过的了。...
评分这本书写得逻辑性比较强,全面,而且我觉得涉及的东西也比较底层,让我们了解一些算法的基本型原理是非常重要的。如果,网上的机器学习相关文章看不懂的话,可以从这本书入手。中文版的只看过一点点,感觉完全没逻辑性,完全没感觉。翻译出来完全就变味了,毕竟是语言习惯上的...
评分我的习惯就是在蹲坑的时候读一些艰涩高深的科学读物,这样有助于我在排泄的时候大脑保持高度的兴奋状态,不至于被熏晕或者不至于被引人入胜的小说情节所陶醉最后导致肛瘘…… 但是,这本书另我惊诧了…… 第一他不艰涩,是我读到过的关于统计、关于数据、关于计算的最科普的读...
评分我是拿这本书当作课程书的,这本书基本上涵盖了数据挖掘的许多经典算法,分类,聚类,关联规则。比较适合对数据挖掘感兴趣的人,这本书看完之后基本上就可以进行对数据的分析,挖掘了。然而这仅仅是一门入门书,对于理论部分并没有做过多的解释。如果想进一步的了解理论知识,...
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