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具体描述
作者简介
Jiawei Han(韩家炜)，是伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系的Bliss教授。他因知识发现和数据挖掘研究方面的贡献而获得许多奖励，包括ACM SIGKDD创新奖(2004)、IEEE计算机学会技术成就奖(2005)和IEEE W.Wallace McDowell奖(2009)。他是ACM和IEEE会士。他还担任《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》的执行主编(2006—2011)和许多杂志的编委，包括《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining Knowledge Discovery》。
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
这本书是准备跟随浙江大学的课程学习而购买的课本，里面的知识比较全面。部分比较深入的知识由于课上没有 讲解，因此我也将它跳过了。因为这学期选修了数据挖掘的课，需要一个中文版的课本进行学习，选择这本书还是不错的。 这本书很适合自学，因为是将理论与算法相结合讲解的...
评分大三下时就买了，为了准备一下保研的方向，当时只是粗略的读懂了一点。浙大面试时问了我一个K-Means自己都记不太清了。 研一上的<<数据仓库与数据挖掘>>课程也基本使用了这本教材，然而长期不去上课导致自己好多内容学的并不扎实，最后的考试也考的很烂；现在回想，贝叶...
评分这本书是准备跟随浙江大学的课程学习而购买的课本，里面的知识比较全面。部分比较深入的知识由于课上没有 讲解，因此我也将它跳过了。因为这学期选修了数据挖掘的课，需要一个中文版的课本进行学习，选择这本书还是不错的。 这本书很适合自学，因为是将理论与算法相结合讲解的...
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？
用户评价
这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形，立刻就抓住了我的注意力。我本来以为这会是一本晦涩难懂的技术手册，毕竟“数据挖掘”这个词听起来就带着一股子硬核的科技感。然而，翻开第一页，我发现作者的叙事方式出乎意料地平易近人。他没有一上来就抛出复杂的算法模型，而是像一位经验丰富的老船长在讲述航海故事一样，娓娓道来数据是如何从原始的海洋中被“捕捞”出来，并提炼出有价值的“珍珠”。特别是关于数据清洗那一章，作者用了一个非常生动的比喻——把数据比作刚从地里挖出来的土豆，得先仔细地搓洗掉泥土，去除坏掉的部分，才能进行下一步的烹饪。这个比喻让我瞬间明白了数据预处理的极端重要性，而且书中提供的案例都是日常生活中常见的场景，比如分析顾客的购买习惯，预测季节性的销售波动，而不是那些脱离实际的纯理论推导。读完这一部分，我感觉自己像是上了一堂生动的科普课，对这个领域有了初步但扎实的兴趣。
评分我个人对这本书的实用性和前瞻性给予很高的评价，它显然是基于最新的行业实践来撰写的。作者不仅关注“如何做”，更关注“为什么这样做”以及“未来会怎样”。在处理异常值检测的部分，作者提到了利用深度学习模型来捕捉那些难以用传统统计方法识别的“隐形异常”，这让我意识到，我固有的知识结构可能已经需要更新了。这本书的价值在于，它将理论的坚实基础与前沿技术的探讨完美地结合在了一起。它提供了一个坚固的脚手架，让我可以在这个基础上搭建自己的知识高楼。最让我印象深刻的是，书中还穿插了一些关于数据伦理和隐私保护的讨论，这在当今这个数据爆炸的时代是至关重要的。作者提醒我们，挖掘数据背后的力量，也必须伴随着对使用边界的敬畏之心，这使得整本书的格局瞬间拔高了一个层次。
评分接下来的章节，我得承认，难度系数开始逐步攀升，但这也是最让我感到智力被挑战和满足感爆棚的部分。作者在介绍核心的聚类算法时，并没有停留在公式的堆砌上，而是深入探讨了不同算法背后的哲学思想。比如，K-均值（K-Means）是如何试图找到一个“平均”的中心点，而DBSCAN则更像是自然界中“物以类聚，人以群飞”的直观体现，它更关注密度而非固定的几何距离。我特别欣赏作者在讨论算法优缺点时的那种“辩证法”式的分析。他不会武断地说哪个算法是“最好的”，而是会详细分析在何种数据分布和业务目标下，某个算法能发挥出最大的效能。有一次我为了理解“维度灾难”的概念，反复看了好几遍，作者竟然用了一个“在拥挤的房间里分辨不同气味”的例子来解释高维数据的稀疏性，这个画面感极强，让我一下子就理解了为什么增加特征不一定总是好事。这本书的深度，在于它能让你在掌握技术细节的同时，保持一种批判性的思考。
评分这本书的排版和视觉呈现也值得称赞，它似乎非常注重读者的阅读体验，这一点在技术书籍中是很难得的。字体选择上选择了那种略带衬线的字体，长时间阅读下来眼睛也不会感到特别疲劳。更绝的是，每当引入一个新的复杂概念时，作者都会巧妙地在旁边的空白处插入一些小小的图表或者流程图，这些图示简直是“神来之笔”。它们不是那种死板的框线图，而是用色彩和箭头动态地展示了信息流动的路径。比如在讲解决策树的构建过程时，那个树状图的层次感和分支逻辑被处理得极其清晰，对比我之前看的其他资料，那简直是“地图”与“草图”的区别。有时候我甚至会放下笔，只是盯着那些图看一会儿，就能在脑海中构建起一个完整的概念模型。这种对细节的打磨，让这本书读起来更像是一本精心制作的艺术品，而不是一本单纯的工具书。
评分如果要用一句话来概括我的阅读感受，那就是“毫不费力地深入核心”。这本书的语言风格非常独特，它有一种成熟的、不骄不躁的学者气质。作者似乎完全不需要通过故作高深来证明自己的学识，相反，他更热衷于将复杂的真理层层剥开，用最朴素的语言去触及本质。在讲解模型评估指标时，他没有直接给出ROC曲线的数学定义，而是通过一个“医院诊断”的场景来解释真阳性率和假阳性率的权衡，这种代入感极强的故事化教学方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。而且，这本书的结构安排也极为合理，每一章的结尾都设置了一个“思考与延伸”的小节，这些问题往往是开放性的，能够激发读者将书本知识与自己的实际工作或兴趣点进行对接。总而言之，这是一本不仅教会你工具，更教会你如何思考数据世界的百科全书。
评分Jiawei Han讲课真是超级烂，他的这本书跟他讲的课一样让我摸不到头脑，也许这就不应该是一本一学期搞定的书，需要花多些时间仔细看其中的算法。
评分相当棒的入门书籍
评分very suitable for starters
评分内容高深啊，公式一大堆啊，想搞清楚怎么回事要和这本http://book.douban.com/subject/2146863/一起看啊。
评分相当棒的入门书籍
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