Introduction to Data Mining

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出版者:Addison Wesley
作者:Pang-Ning Tan
出品人:
页数:769
译者:
出版时间:2005-05-12
价格:USD 105.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780321321367
丛书系列:
图书标签:
  • 数据挖掘
  • datamining
  • 计算机
  • 机器学习
  • Data-Mining
  • 统计
  • Computer.Science
  • 计算机科学
  • 数据挖掘
  • 机器学习
  • 数据分析
  • 数据库
  • 人工智能
  • 算法
  • 商业智能
  • 预测建模
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具体描述

Introduction to Data Mining presents fundamental concepts and algorithms for those learning data mining for the first time. Each concept is explored thoroughly and supported with numerous examples. The text requires only a modest background in mathematics. Each major topic is organized into two chapters, beginning with basic concepts that provide necessary background for understanding each data mining technique, followed by more advanced concepts and algorithms. Quotes This book provides a comprehensive coverage of important data mining techniques. Numerous examples are provided to lucidly illustrate the key concepts. -Sanjay Ranka, University of Florida In my opinion this is currently the best data mining text book on the market. I like the comprehensive coverage which spans all major data mining techniques including classification, clustering, and pattern mining (association rules). -Mohammed Zaki, Rensselaer Polytechnic Institute

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

读后感

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作为数据挖掘导论,这本书基本上已经做到了。书中介绍了很多数据挖掘方面相关的概念和方法,对于入门来讲是很友好的。因为刚刚看完机器学习的书,所以前半部分基本不需要看了。后面的关联分析和聚类方法还是可以一看的。虽然这本书没有实际操作的内容,但是让人大概了解了数据...  

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我的习惯就是在蹲坑的时候读一些艰涩高深的科学读物,这样有助于我在排泄的时候大脑保持高度的兴奋状态,不至于被熏晕或者不至于被引人入胜的小说情节所陶醉最后导致肛瘘…… 但是,这本书另我惊诧了…… 第一他不艰涩,是我读到过的关于统计、关于数据、关于计算的最科普的读...  

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我的习惯就是在蹲坑的时候读一些艰涩高深的科学读物,这样有助于我在排泄的时候大脑保持高度的兴奋状态,不至于被熏晕或者不至于被引人入胜的小说情节所陶醉最后导致肛瘘…… 但是,这本书另我惊诧了…… 第一他不艰涩,是我读到过的关于统计、关于数据、关于计算的最科普的读...  

用户评价

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the best textbook on data mining. photo-copy version in China omits the references and index: sadly

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人工神经网络讲的比较简单。SVM以及里面的核方法,第二章都不错 。

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Pang-Ning还是很nice的Prof

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人工神经网络讲的比较简单。SVM以及里面的核方法,第二章都不错 。

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全他妈概念啊,详细的板啊,想学会怎么用要和这本http://book.douban.com/subject/2249515/一起看啊。。。

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