具体描述
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。大多数数据挖掘的教材都专注于介绍理论基础，因而往往难以理解和学习。
本书是写给程序员的一本数据挖掘指南，可以帮助读者动手实践数据挖掘、集体智慧并构建推荐系统。全书共8章，介绍了数据挖掘的基本知识和理论、协同过滤、内容过滤及分类、算法评估、朴素贝叶斯、非结构化文本分类以及聚类等内容。本书采用“在实践中学习”的方式，用生动的图示、大量的表格、简明的公式、实用的Python代码示例，阐释数据挖掘的知识和技能。每章还给出了习题和练习，帮助读者巩固所学的知识。
本书适合对数据挖掘、数据分析和推荐系统感兴趣的程序员及相关领域的从业者阅读参考；同时，本书也可以作为一本轻松有趣的数据挖掘课程教学参考书。
作者简介
Ron Zacharski是一名软件开发工程师，曾在威斯康辛大学获美术学士学位，之后还在明尼苏达大学获得了计算机科学博士学位。博士后期间，他在爱丁堡大学研究语言学。正是基于广博的学识，他不仅在新墨西哥州立大学的计算研究实验室工作，期间还接触过自然语言处理相关的项目，而该实验室曾被《连线》杂志评为机器翻译研究领域翘楚。除此之外，他还曾教授计算机科学、语言学、音乐等课程，是一名博学多才的科技达人。
王斌 博士，中国科学院信息工程研究所研究员，博士生导师，中国科学院大学兼职教授，研究方向为信息检索、自然语言处理与数据挖掘。主持国家973、863、国家自然科学基金、国际合作基金、部委及企业合作等课题近30项，发表学术论文130余篇，领导研制的多个系统上线使用，曾获国家科技进步二等奖和北京市科学技术二等奖各一项。现为中国中文信息学会理事、信息检索、社会媒体处理、语言与知识计算等多个专业委员会委员、《中文信息学报》编委、中国计算机学会高级会员及中文信息处理专业委员会委员。多次担任SIGIR、ACL、CIKM等会议的程序委员会委员。《信息检索导论》、《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》、《机器学习实战》、《Mahout实战》译者。2006年起在中国科学院大学讲授《现代信息检索》研究生课程，累计选课人数已超过1500人。迄今培养博士、硕士研究生近40名。
目录信息
作译者简介
译者序
序
前言
第1章 数据挖掘简介及本书使用方法
第2章 协同过滤—爱你所爱
第3章 协同过滤—隐式评级及基于物品的过滤
第4章 内容过滤及分类—基于物品属性的过滤
第5章 分类的进一步探讨—算法评估及kNN
第6章 概率及朴素贝叶斯—朴素贝叶斯
第7章 朴素贝叶斯及文本—非结构化文本分类
第8章 聚类—群组发现
· · · · · · (收起)
读后感
一本小众的书吧，不过对于初学者来说足够用了，这本书不是讲数据挖掘的理论，而是通过生活中的例子讲解了是数据挖掘，讲解了数据挖掘中常见的公式，而且通过python编程给出了源代码。公式的讲解不是从数学角度推理，演算，讲解的，而是从实用角度出发，通过例子，通过要解决的...
评分版权归作者所有，任何形式转载请联系作者。 作者：黄药师（来自豆瓣） 来源：https://www.douban.com/note/587325115/ 第二章，协同过滤——爱你所爱（计算用户之间有多少共性） 曼哈顿距离(manhattan)：各维直接相减（r=1） 欧氏距离(euclidean)：利用勾股定理得到（r=2） 上...
评分[面向程序员的数据挖掘指南 · GitBook](https://www.gitbook.com/book/wizardforcel/guide-to-data-mining/details) > 这本书以Creative Commons协议发布，可以免费下载。你可以任意分发这本书的副本，或者重新组织它的内容。也许将来我会提供一本纸质的书籍，不过这里的在线...
评分一本小众的书吧，不过对于初学者来说足够用了，这本书不是讲数据挖掘的理论，而是通过生活中的例子讲解了是数据挖掘，讲解了数据挖掘中常见的公式，而且通过python编程给出了源代码。公式的讲解不是从数学角度推理，演算，讲解的，而是从实用角度出发，通过例子，通过要解决的...
评分一本小众的书吧，不过对于初学者来说足够用了，这本书不是讲数据挖掘的理论，而是通过生活中的例子讲解了是数据挖掘，讲解了数据挖掘中常见的公式，而且通过python编程给出了源代码。公式的讲解不是从数学角度推理，演算，讲解的，而是从实用角度出发，通过例子，通过要解决的...
用户评价
我一直对机器学习和数据分析很感兴趣，但市面上很多相关的书籍都写得太偏理论，或者太偏向某个特定领域，很少有一本能真正做到深入浅出，并且覆盖全面的。这本书简直是把我一直以来想要学习但又找不到合适门径的知识，非常系统地整合在了一起。它不像那些纯粹的数学教材，让你看得云里雾里，而是从一个程序员的视角出发，告诉你如何利用实际的工具和技术来解决数据问题。我特别喜欢书中对不同算法的比较和选择的讲解，作者会详细分析各种算法的优缺点，以及它们适用的场景，这对于我这样的初学者来说，避免了走很多弯路。而且，书中还提供了很多非常实用的技巧，比如如何处理缺失值、如何进行异常值检测、如何优化模型参数等等，这些都是在实际工作中经常会遇到的问题，这本书给了我非常具体和有效的解决方案。这本书就像一个经验丰富的导师，带着我一步步地探索数据挖掘的世界，让我不仅学到了知识，更重要的是，培养了解决实际问题的能力。
评分作为一名资深开发者，我见过太多“纸上谈兵”的技术书籍，但这本书绝对是其中的一股清流。它不像某些教材那样，上来就堆砌一大堆理论，而是以一种非常务实的态度，直接切入程序员最关心的“怎么做”。书中提供的解决方案和代码，都是经过作者精心打磨和验证的，可以直接拿来解决实际问题。我特别喜欢书中关于数据预处理和特征工程的章节，这部分内容往往是很多其他书籍中容易被忽略的，但却是数据挖掘成功的关键。作者在这里详细介绍了各种常用的数据清洗、转换和特征提取方法，并且给出了相应的Python代码实现。这些代码不仅清晰易懂，而且效率很高，让我能够快速地构建出高质量的数据集。此外，书中对模型评估和优化的讲解也相当到位，让我能够系统地学习如何衡量模型的性能，以及如何通过各种技巧来提升模型的准确率和鲁棒性。这本书真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”，让我不仅学会了如何完成一项任务，更重要的是，让我掌握了数据挖掘的通用方法论，这对我未来的职业发展有着不可估量的价值。
评分从一开始翻开这本书，我就被它严谨的逻辑和深入浅出的讲解所吸引。作者并没有止步于介绍数据挖掘的基本概念，而是花费了大量篇幅去讲解每种算法背后的原理，以及它们是如何在实际应用中发挥作用的。这对于我这样追求“知其然，更知其所以然”的程序员来说，简直太重要了。很多时候，我们只知道调用某个函数，却不知道它到底做了什么，这样在遇到问题时就会束手无策。这本书的出现，正好弥补了这一块的空白。它不仅教我如何使用工具，更教我如何理解工具背后的逻辑。书中对各种经典算法的讲解，都附带了详细的数学推导和直观的图示，让我能够深刻理解算法的精髓，而不是仅仅停留在表面。而且，作者在讲解过程中，还会不时地穿插一些实际应用案例，让我能够清晰地看到这些算法是如何在现实世界中解决问题的，比如如何预测用户流失，如何进行商品推荐等等。这种理论与实践相结合的学习方式，让我受益匪浅，也让我对数据挖掘这门学科有了更深层次的认识。
评分这本书简直就是为我量身定做的！作为一名还在爬升阶段的程序员，我一直对数据挖掘这个领域充满了好奇，但又觉得概念太多，不知从何下手。市面上有很多理论书籍，读起来枯燥乏味，而且很多例子脱离实际，根本不知道如何在真实的项目中应用。这本书的出现，就像一盏指路明灯，照亮了我前进的方向。它的语言风格非常亲切，没有那些晦涩难懂的术语，而是用一种非常接地气的方式，将复杂的概念一层层剥开，让我这个“小白”也能轻松理解。书中大量的代码示例，更是让我眼前一亮。我不需要自己去费力地敲打代码，也不用担心代码出错，可以直接复制粘贴，然后根据自己的需求进行修改。更重要的是，这些代码是真正可以在实际项目中使用的，这大大缩短了我学习的周期，也让我更有信心去尝试新的项目。这本书让我明白，数据挖掘并非高不可攀，只要掌握了正确的方法和工具，任何程序员都可以驾驭它，并从中获得巨大的价值。它就像一本武林秘籍，将我从一个只会写基础代码的“菜鸟”，一步步引向一个能够洞察数据、解决问题的“高手”。
评分这本书给我带来的最大惊喜，是它在理论深度和实践广度上的完美平衡。我一直以为数据挖掘只是少数几个专业人士的领域，但这本书让我意识到，它其实是每个程序员都应该掌握的一项基本技能。书中涵盖了数据挖掘的各个环节，从数据的获取、清洗、探索性分析，到模型构建、评估和部署，几乎无所不包。而且，作者在讲解每个环节的时候，都非常注重实际操作的指导，提供了大量可以直接复制粘贴的代码片段。我尤其欣赏书中关于可视化分析的部分，作者利用各种精美的图表，将抽象的数据变得直观易懂，让我能够快速地发现数据中的规律和洞察。这些可视化技术，不仅能够帮助我更好地理解数据，还能够帮助我更有效地向非技术人员展示分析结果。总而言之，这本书为我打开了一个全新的视角，让我看到了数据中蕴藏的巨大潜力，也让我对未来使用数据驱动的决策充满了信心。
评分鉴于python水平和算法难度，改成'写给高中生的数据挖掘实践指南'比较合适
评分入门
评分行文结构非常适合入门，每一章从一个现实问题展开说明挖掘思路，会用简单场景距离，还有习题。 内容比较浅，偏向兴趣读物。
评分翻版head first，风格极其相似。附带手动实现所有算法代码好评。
评分鉴于python水平和算法难度，改成'写给高中生的数据挖掘实践指南'比较合适
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