数据挖掘导论 (英文版)

数据挖掘导论 (英文版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

出版者:人民邮电出版社
作者:[美] Pang-Ning Tan
出品人:
页数:516
译者:
出版时间:2006-1
价格:59.00元
装帧:平装
isbn号码:9787115141446
丛书系列:图灵原版计算机科学系列
图书标签:
  • 数据挖掘
  • Data-Mining
  • 计算机
  • 计算机科学
  • 数据
  • DataMining
  • 学习
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  • 数据挖掘
  • 机器学习
  • 统计学
  • 数据分析
  • 人工智能
  • 商业智能
  • 数据库
  • 算法
  • 模式识别
  • 预测建模
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具体描述

《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。

作者简介

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。

目录信息

1 Introduction
1.1 What Is Data Mining?
1.2 Motivating Challenges
1.3 The Origins of Data Mining
1.4 Data Mining Tasks
1.5 Scope and Organization of the Book
1.6 Bibliographic Notes
1.7 Exercises
2 Data
2.1 Types of Data
2.1.1 Attributes and Measurement
2.1.2 Types of Data Sets
2.2 Data Quality
2.2.1 Measurement and Data Collection Issues
2.2.2 Issues Related to Applications
2.3 Data Preprocessing
2.3.1 Aggregation
2.3.2 Sampling
2.3.3 Dimensionality Reduction
2.3.4 Feature Subset Selection
2.3.5 Feature Creation
2.3.6 Discretization and Binarization
2.3.7 Variable Transformation
2.4 Measures of Similarity and Dissimilarity
2.4.1 Basics
2.4.2 Similarity and Dissimilarity between Simple Attributes
2.4.3 Dissimilarities between Data Objects
2.4.4 Similarities between Data Objects
2.4.5 Examples of Proximity Measures
2.4.6 Issues in Proximity Calculation
2.4.7 Selecting the Right Proximity Measure
2.5 Bibliographic Notes
2.6 Exercises
……………………………………………
· · · · · · (收起)

读后感

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Chapter2 和 Chapter3 一大堆废话,基本都是初中高中教的!!!好像跳过这些章节!!! Chapter2 和 Chapter3 一大堆废话,基本都是初中高中教的!!!好像跳过这些章节!!! Chapter2 和 Chapter3 一大堆废话,基本都是初中高中教的!!!好像跳过这些章节!!!  

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这本书介绍的比较全面,某些内容在一般的书中是很少介绍的,内容浅显易懂。本人开始看中文版的,觉的中文版的写的不错,后来又看英文版的,就发现中文版的差太多了,推荐英文版的  

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看我截图吧 http://weibo.com/1677386655/zu8O4ci9O therefore, if we compute the k-dist for all the data points for some k, sort them in increasing order, and ther plot the sorted values, we expect to see a sharp change at the value of k-dist that correspon...

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我是非数据挖掘领域,想了解数据挖掘领域的知识,但这本书还是有点太专业,太多的知识和算法看不懂,只是浏览了一下概念性的知识 有没有介绍更通俗的数据挖掘的书,或者注重方法不注重算法的书,希望能有高人指点一二  

用户评价

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