JiaweiHan伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學係教授。由於在數據挖掘和數據庫
係統領域卓有成效的研究工作,他曾多次獲得各種榮譽和奬勵,其中包括2004~-ACMSIGKDD頒
發的創新奬。同時,他還是~ACMTransactionsOnKnowledgeDiscoveryfromData))雜誌的主
編,以及((1EEETransactionsOn Knowledgeand DataEngineering))和((DataMiningand
KnowledgeDiscovery))雜誌的編委會成員。
MichelineKamber擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位,現在加拿大西濛·弗雷
澤大學從事博士後研究工作。
●全麵實用地論述瞭從實際業務數據中抽取齣的讀者需要知道的概念和技術。
●更新並結閤瞭來自讀者的反饋、數據挖掘領域的技術變化以及統計和機器學習方麵的更多資料。
●包含瞭許多算法和實現示例,全部以易於理解的僞代碼編寫,適用子實際的大規模數據挖掘項目。
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
評分应该说这部书可以把人引进门,但看了之后,总觉得还有些概念模糊之处,比如说数据挖掘的理论来源是什么?如何把这些算法从本质上分类? 我觉得,这方面,《实用数据挖掘》会更好些。另外,如何使用简单的软件,为企业或政府部门实现一个简单可见的数据挖掘呢?这方面,我只读...
評分我了个擦 , 连个非限制性定语从句都翻译不了,你翻译毛啊。还不如看原版。你们两个真是叫兽啊。本来都不屑去骂,但是连个定于从句都搞不通顺,叫兽你就这水平?你让研究生替你翻译的话,你研究生的水平也不至于如此奇差吧,还没过四级呢吧。不评很差是看在原著的面子上。
評分 評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,...
一般,該細的地方沒有深入。
评分必要的新視角
评分在介紹數據挖掘的各種方法時,一類方法基本都集中在一個章節中係統介紹,所以找起來比較容易
评分入門佳品
评分2015年初讀完。主要章節都通讀瞭一遍
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