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。
●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。
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,...
评分推荐几个数据分析网站 随着数据的数量级增长,促进了数据分析的火热。但很多数据分析从业人员却感觉没有很好的获取行业资讯、技术交流的平台,今天就推荐几个经常上的觉得很不错的网站给大家。大数据时代已经来临,我们一起感受数据的力量吧! 数据分析交流群推...
评分作者是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
2015年初读完。主要章节都通读了一遍
评分必要的新视角
评分一开始看,哥是想shi的心都有了,一堆一堆的算法,对于挖掘入门的人真的不合适啊。 哥看完时间序挖掘那一章也就放弃它了,该书作为教材或者课外拓展--注意不是入门!还行,对于想科普的娃来说,要冷静,要慎重。。。。
评分算法讲的够全,但是好多算法一句带过,不是太细
评分要做毕业设计了,话说基于复旦大学图书馆的数据能做什么数据挖掘的应用呢,做个API开放平台还是什么的,有idea推荐吗?
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