具体描述
●全面实用地论述了从实际业务数据中抽取出的读者需要知道的概念和技术。
●更新并结合了来自读者的反馈、数据挖掘领域的技术变化以及统计和机器学习方面的更多资料。
●包含了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用子实际的大规模数据挖掘项目。
作者简介
JiaweiHan伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系教授。由于在数据挖掘和数据库
系统领域卓有成效的研究工作，他曾多次获得各种荣誉和奖励，其中包括2004~-ACMSIGKDD颁
发的创新奖。同时，他还是~ACMTransactionsOnKnowledgeDiscoveryfromData))杂志的主
编，以及((1EEETransactionsOn Knowledgeand DataEngineering))和((DataMiningand
KnowledgeDiscovery))杂志的编委会成员。
MichelineKamber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。
目录信息
读后感
作者是FP-Growth的发明人之一，本身实力不弱。但看了国内外的一些评论后，觉得此书偏向文献综述的类型，适合当作参考手册。 亚马逊地址： http://www.amazon.com/Data-Mining-Concepts-Techniques-Management/dp/0123814790/ref=cm_rdp_product
评分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？
评分首先我承认我的E文不算太好。我最近在读两本E文原版的技术书籍，《分布式系统原理与范型》、《数据挖掘概念与技术》。都是E文书，但是前者作者是老外，后者作者是中国人，两本书的风格明显差异很大。 《数据挖掘概念与技术》的大量专业词汇给我很大的打击，但是大量非专业词汇...
评分用户评价
真的只是概念和技术的介绍。
评分2015年初读完。主要章节都通读了一遍
评分可能是看这本书的时候比较晚了，所以对后面的内容比较熟悉，不太感冒，倒是前面讲的数据预处理那块启发挺大。
评分更像一本综述文集，想深入学习每个专题还需要阅读专门的深入的文献和教材
评分真的只是概念和技术的介绍。
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