●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。
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。
对于刚入门数据挖掘的人来说,这书绝对会让你感觉自己是个折翼的天使。,因为一开始就各种各样的理论扑面而来,而对于那些经典的算法却只是做一个感性的介绍,并没有那种流程图式的清晰解说。总之就是,不易上手。 但是在这种不面善的情况,为什么该书却被国内外...
评分开阔眼界非常好 本科的基础不扎实的建议skip这本书吧 Data Mining 可是硕士博士们做的事情
算法讲的够全,但是好多算法一句带过,不是太细
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
评分数据挖掘教材
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评分入门佳品
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