数据开采与知识发现原理/会议录Principles of data mining and knowledge discovery pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- 数据挖掘
- 知识发现
- 机器学习
- 数据分析
- 人工智能
- 数据库
- 算法
- 统计学
- 模式识别
- KDD
具体描述
This book constitutes the refereed proceedings of the 6th European Conference on Principles of Data Mining and Knowledge Discovery, PKDD 2002, held in Helsinki, Finland in August 2002. The 39 revised full papers presented together with 4 invited contributions were carefully reviewed and selected from numerous submissions. Among the topics covered are kernel methods, probabilistic methods, association rule mining, rough sets, sampling algorithms, pattern discovery, web text mining, meta data clustering, rule induction, information extraction, dependency detection, rare class prediction, classifier systems, text classification, temporal sequence analysis, unsupervised learning, time series analysis, medical data mining, etc.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的叙述方式真是让人耳目一新，它没有采用那种枯燥的教科书口吻，反而像是一位经验丰富的老前辈在分享他的独到见解。作者在讲解复杂算法时，总能巧妙地穿插一些生动的案例，让我这个初学者也能很快抓住核心思想。比如，在介绍关联规则挖掘时，他没有直接抛出复杂的数学公式，而是从超市购物篮分析的经典场景入手，层层递进，直到我完全理解了Apriori算法的精髓。这种“润物细无声”的教学方法，极大地降低了我学习的畏难情绪。而且，书中对数据预处理阶段的重视程度也超乎我的想象，作者花了大篇幅讨论数据清洗、缺失值处理和异常值检测，强调了“Garbage In, Garbage Out”的铁律，让我深刻认识到原始数据质量对后续模型性能的决定性影响。对于那些想要扎实打好基础的读者来说，这本书无疑是一剂强心针，它不仅教你如何“做”，更教你如何“思考”。读完后，我感觉自己对整个数据挖掘流程的理解上升到了一个新的高度，不再是零散知识点的堆砌，而是一个系统性的工程思维。
评分阅读完这本书，我最大的感受是它对“知识发现”这一核心目标的全程聚焦。很多数据挖掘的书籍容易将重点放在“挖掘”的技术层面，而忽视了“发现”的价值提炼。这本书则不然，它花费了大量篇幅讨论如何评估模型的业务价值，如何构建有效的评估体系来避免“过拟合”带来的虚假繁荣。作者引入了如信噪比、信息熵增益等概念，并将其与具体的商业决策指标挂钩。这种将技术语言成功“翻译”成商业语言的能力，是这本书区别于其他同类书籍的关键特色。它教会我，一个完美的算法在业务上失败是常有的事，而一个略显粗糙但能驱动业务增长的模型才是真正的成功。因此，这本书不仅是对技术知识的传授，更是一种对数据驱动决策艺术的深刻启迪。
评分坦率地说，这本书的理论深度在某些章节达到了令人敬畏的程度。虽然我个人对概率论和线性代数的基础相对扎实，但在阅读支持向量机（SVM）和核方法的推导时，依然需要反复咀ட்ட。然而，正是这种对底层数学原理的坚持，使得我对机器学习模型的工作机制有了更加透彻的理解，而不是停留在调用库函数的表面。作者并没有为了迎合初学者而简化这些核心概念，而是选择了清晰地展示推导过程，并在关键步骤进行注释，指出其背后的直觉意义。这使得这本书成为了一本优秀的进阶参考书。对于那些已经掌握了基本编程技能，渴望突破瓶颈，理解“为什么”和“如何从根本上改进”的读者，这本书提供的理论支撑是无价之宝。它迫使我重新审视那些曾经一掠而过的公式，并从更深层次理解其几何意义和优化目标。
评分这本书的叙述风格带有浓厚的实用主义色彩，它似乎在对读者说：“理论是基石，但最终的价值体现在解决实际问题上。”我非常欣赏作者在每个主要章节末尾设置的“案例分析与讨论”环节。这些案例往往选取自金融风控、市场细分或文本情感分析等热门领域，它不仅仅是简单地复述算法应用，而是深入探讨了如何在真实世界数据噪声和资源限制下，对模型进行调整和部署。例如，书中对处理高维稀疏数据的方法论进行了探讨，这在自然语言处理（NLP）的初期阶段极为关键。这本书的魅力在于它的平衡感，它既没有过度沉溺于学术象牙塔，也没有沦为肤浅的“速成手册”，而是提供了一个从理论构建到工业落地的完整框架，非常适合希望将所学知识转化为生产力的专业人士。
评分这本书的深度和广度都令人赞叹，它就像一张精心绘制的知识地图，清晰地勾勒出了从原始数据到高价值洞察的全景路径。我特别欣赏作者在内容编排上的匠心独明，没有将所有技术点平均分配，而是根据其在实际应用中的重要性进行了侧重。例如，在无监督学习部分，聚类分析的介绍极其细致，特别是关于如何选择合适的簇数量（K值）这一业界难题，书中提供了多种启发式的评估指标和实践建议，避免了模型选择的盲目性。与市面上许多侧重于单一模型讲解的书籍不同，此书的宏观视角让我能够更好地权衡不同算法的优劣及其适用场景。它促使我思考：在特定的业务问题下，是选择可解释性强的决策树，还是选择预测精度更高的集成学习模型？这种决策层面的探讨，远比单纯的代码实现更有价值。它真正培养的是一种“数据科学家”的思维模式，而不仅仅是“代码工程师”的技能。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有