具体描述
This book explores the concepts of data mining and data warehousing, a promising and flourishing frontier in data base systems and new data base applications and is also designed to give a broad, yet in-depth overview of the field of data mining. Data mining is a multidisciplinary field, drawing work from areas including database technology, AI, machine learning, NN, statistics, pattern recognition, knowledge based systems, knowledge acquisition, information retrieval, high performance computing and data visualization. This book is intended for a wide audience of readers who are not necessarily experts in data warehousing and data mining, but are interested in receiving a general introduction to these areas and their many practical applications. Since data mining technology has become a hot topic not only among academic students but also for decision makers, it provides valuable hidden business and scientific intelligence from a large amount of historical data. It is also written for technical managers and executives as well as for technologists interested in learning about data mining.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书给我最大的触动是它对“解释性”的坚持。在当前人工智能黑箱模型流行的趋势下，本书强调了可解释性模型（如线性模型和逻辑回归）在商业决策中的不可替代性。作者用令人信服的案例说明，即使一个复杂模型预测精度略高，但如果业务人员无法理解其决策逻辑，那么这个模型的实际落地价值就会大打折扣。这种务实的态度，让我对技术伦理和应用边界有了更深刻的认识。书的结尾部分对未来数据挖掘趋势的展望也很有启发性，它触及了隐私保护计算和大数据基础设施对算法设计的影响。总的来说，这是一部结构严谨、内容扎实、视野开阔的参考书。它成功地平衡了理论的深度和应用的广度，是一本值得反复翻阅的宝典。它真正做到了“入门”与“精进”的无缝对接。
评分这本书的深度和广度都令人印象深刻。我原以为它会侧重于某一特定算法的深入挖掘，但事实并非如此。它提供了一个非常全面的概览，从经典的方法如决策树、支持向量机，到更现代的集成学习方法，都有所涉猎。我特别喜欢它对数据预处理阶段的重视程度。很多初学者（包括我之前）都倾向于直接跳到模型训练，但这本书强调了“垃圾进，垃圾出”的原则，详细阐述了缺失值处理、异常值检测和特征工程的重要性。书中对于特征选择的几种不同策略的比较分析，简直就是一份实战指南。比如，它对比了过滤法、包裹法和嵌入法的性能差异和计算成本，这对于在资源有限的环境下工作尤其有用。这本书的排版也很好，图表清晰，图例丰富，使得复杂的概念更容易被大脑吸收和记忆。对我而言，它不仅仅是学到知识，更重要的是培养了一种系统性的数据分析思维框架。
评分这本书的封面设计得非常吸引人，配色沉稳又不失活力，一看就知道内容是关于一个既前沿又实用的领域。我对数据挖掘这个主题向来充满好奇，尤其关注它在实际场景中的应用。读完之后，我发现这本书的叙述方式非常注重理论与实践的结合。它没有陷入纯粹的数学公式推导，而是花了大量篇幅去解释每一种算法背后的直觉和适用范围。比如，在讲解聚类分析时，作者不仅细致地剖析了K-均值和层次聚类的优劣，还结合了市场细分和图像处理的案例，让抽象的概念立刻变得鲜活起来。这本书的结构安排得很合理，从基础的数据预处理到复杂的模型构建，层层递进，非常适合作为入门教材。特别是对于我这种希望快速掌握核心技能的人来说，书中的代码示例和步骤分解极大地加速了我的学习进程。我尤其欣赏作者在讨论模型局限性时表现出的严谨态度，这避免了读者对技术产生不切实际的盲目崇拜，而是更深入地理解“为什么”以及“何时”使用特定工具。
评分坦白说，这本书的内容密度非常高，第一次通读时我需要放慢速度，时不时地停下来查阅一些背景知识。但这种“浓缩”正是它的价值所在。它没有水分，每一页似乎都在提供新的信息点或新的视角。比如，书中在介绍半监督学习和强化学习的章节时，虽然篇幅不长，但已经清晰地勾勒出了这些新兴领域的轮廓，为读者指明了未来深入研究的方向。这本书的作者群似乎拥有非常丰富的跨行业经验，体现在他们对不同领域数据特性的敏感度上。举个例子，他们对比了金融时间序列数据和社交网络数据在进行挖掘时必须注意的特殊陷阱，这种细节上的差异性处理，体现了作者的深厚功力。对于那些已经有一定编程基础，但希望将数据科学知识体系化的读者，这本书无疑是一座坚实的桥梁，它将零散的知识点串联成一个有机的整体。
评分我花了几个周末时间仔细研读了这本书，整体感觉这本书更像是一本精心编排的“工具箱使用手册”，而不是高深莫测的学术专著。它的语言风格非常直接和坦诚，没有过多的学术腔调，读起来非常顺畅。印象最深的是关于关联规则挖掘的那一章，作者用一个非常日常化的购物篮分析例子，将Apriori算法的迭代过程解释得极其透彻，几乎不需要我回翻前面的概念就能理解其核心逻辑。这种清晰的叙事能力，使得原本可能令人生畏的算法学习过程变得平易近人。更值得称道的是，这本书在“应用”层面下了真功夫。它不仅仅停留在“如何做”，更深入探讨了“应该如何评估结果的有效性”。书中对评估指标的介绍非常详尽，比如AUC、精确率、召回率的权衡取舍，这些是纯理论书籍往往会一带而过，但对于实际项目决策至关重要的部分。这本书让我认识到，数据挖掘的价值不在于模型有多复杂，而在于它能带来的可执行的洞察。
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