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出版者:国防工业出版社

作者:J. S. 贝达特

出品人:

页数:429

译者:凌福根

出版时间:1976年12月

价格:1.70

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《数据挖掘：深度解析与实践应用》 内容概要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入的数据挖掘知识体系，从理论基础到实操技巧，无所不包。我们将带您踏上一段探索数据背后隐藏价值的旅程，揭示隐藏在海量信息中的规律、模式与洞察。本书涵盖了数据预处理、特征工程、经典挖掘算法的原理剖析、模型评估与优化，以及在实际业务场景中的广泛应用，致力于培养读者独立解决复杂数据问题的能力。 详细章节介绍： 第一部分：数据挖掘的基石——理解与准备 第一章：数据世界的入口：数据挖掘概述与核心概念 数据挖掘的定义、目标与价值：为何需要从数据中挖掘价值？ 数据挖掘的生命周期：从业务理解到部署与监控的完整流程。 数据挖掘的关键技术分支：分类、聚类、关联规则、回归、异常检测等。 数据挖掘面临的挑战与伦理考量：隐私、偏见、可解释性。 本书的学习路径与技术栈：Python生态下的数据科学工具（Pandas, NumPy, Scikit-learn等）。 第二章：数据的洗礼：数据预处理与清洗 数据质量的重要性：Garbage In, Garbage Out。 缺失值处理：删除、填充（均值、中位数、众数、回归预测、KNN填充）。 异常值检测与处理：统计方法（Z-score, IQR）、可视化方法（箱线图）、模型方法（Isolation Forest, LOF）。 数据标准化与归一化：Min-Max Scaling, Standard Scaling, Robust Scaling。 数据类型转换与编码：类别特征编码（One-Hot Encoding, Label Encoding, Target Encoding）、日期时间特征处理。 数据冗余与重复值处理。 实践案例：使用Pandas和NumPy进行大规模数据集的清洗。 第三章：提炼精华：特征工程的艺术 特征的定义与重要性：为何好的特征能够极大提升模型性能？ 特征选择：过滤法（相关性、卡方检验）、包装法（递归特征消除）、嵌入法（Lasso, Tree-based）。 特征提取：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE。 特征构建：多项式特征、交互特征、聚合特征。 文本特征工程：TF-IDF, Word Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText)。 图像特征工程：SIFT, SURF, CNN提取的特征。 时间序列特征工程：滞后特征、滚动统计量、趋势与季节性分解。 实践案例：为不同类型的数据构建有效的特征集。 第二部分：核心挖掘算法的深度探索 第四章：洞察分类：决策树与集成学习 决策树的原理：ID3, C4.5, CART算法。 剪枝策略：预剪枝与后剪枝。 过拟合的挑战与应对。 集成学习的思想：弱学习器与强学习器。 Bagging：随机森林（Random Forest）的构建与优势。 Boosting：AdaBoost, Gradient Boosting（GBDT, XGBoost, LightGBM）的原理与演进。 模型评估：准确率、精确率、召回率、F1-score、ROC曲线与AUC。 实践案例：构建分类模型用于客户流失预测。 第五章：探寻关联：关联规则挖掘 关联规则的基本概念：支持度、置信度、提升度。 Apriori算法：寻找频繁项集。 FP-Growth算法：高效挖掘频繁项集。 关联规则的生成与评估。 应用场景：购物篮分析、推荐系统、网页浏览路径分析。 实践案例：分析超市交易数据，发现商品间的关联性。 第六章：划分群体：聚类分析 聚类的目标与类型：划分式聚类、层次式聚类、基于密度的聚类。 K-Means算法：原理、优缺点与参数选择。 层次聚类：凝聚式与分裂式。 DBSCAN算法：基于密度的聚类方法。 聚类评估指标：Calinski-Harabasz Index, Davies-Bouldin Index, Silhouette Score。 应用场景：客户细分、图像分割、异常检测。 实践案例：对用户行为数据进行聚类分析。 第七章：预测未来：回归分析 回归分析的基本概念：因变量与自变量。 线性回归：最小二乘法原理，模型假设。 多项式回归与多重线性回归。 岭回归（Ridge）与Lasso回归：正则化技术。 支持向量回归（SVR）。 回归模型评估：MSE, RMSE, MAE, R-squared。 时间序列回归模型简介。 实践案例：预测股票价格或房屋销售价格。 第八章：识别异常：异常检测技术 异常检测的重要性与挑战。 基于统计的方法：Z-score, IQR。 基于距离的方法：KNN, LOF。 基于模型的方法：Isolation Forest, One-Class SVM。 时间序列异常检测：ARIMA模型残差分析。 应用场景：金融欺诈检测、网络入侵检测、工业设备故障预警。 实践案例：检测信用卡交易中的欺诈行为。 第九章：深度学习在数据挖掘中的应用（选讲） 神经网络基础：感知机、激活函数、反向传播。 卷积神经网络（CNN）在图像和序列数据挖掘中的应用。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）在序列数据挖掘中的应用。 深度学习模型的训练与调优。 实践案例：使用深度学习模型进行图像识别或文本情感分析。 第三部分：模型评估、优化与实际应用 第十章：模型评估与调优：追求卓越 交叉验证：K-Fold, Stratified K-Fold。 超参数调优：网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）。 贝叶斯优化。 模型选择与比较。 偏差-方差权衡。 模型可解释性：SHAP, LIME。 实践案例：优化随机森林模型的超参数以提升性能。 第十一章：数据挖掘在商业智能中的应用 客户关系管理（CRM）：客户画像、流失预警、精准营销。 市场营销：销售预测、产品推荐、价格优化。 风险管理：信用评分、欺诈检测、反洗钱。 运营管理：供应链优化、库存管理、故障预测。 案例研究：不同行业的数据挖掘成功实践。 第十二章：数据挖掘的未来趋势与挑战 大数据技术与数据挖掘的融合。 自动化机器学习（AutoML）。 图数据挖掘。 联邦学习与隐私保护。 因果推断在数据挖掘中的应用。 负责任的数据挖掘：公平性、透明性与安全性。 本书特色： 理论与实践并重： 深入剖析算法背后的数学原理，同时提供丰富的Python代码示例，读者可直接上手实践。 循序渐进的教学设计： 从基础概念到高级主题，逐步引导读者掌握数据挖掘的核心技能。 丰富的案例研究： 结合实际业务场景，展示数据挖掘的强大应用价值。 前沿技术的介绍： 涵盖最新的数据挖掘技术和发展趋势。 适合人群： 数据科学家、机器学习工程师、数据分析师、对数据挖掘感兴趣的程序员、以及希望提升数据分析能力的业务人员。 通过阅读本书，您将获得一套系统的数据挖掘知识体系，掌握运用各种算法解决实际问题的能力，并为在数据驱动的时代取得成功奠定坚实基础。

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这本书的行文风格充满了令人印象深刻的、近乎文学性的晦涩感。作者似乎对使用简洁明了的语言有一种本能的抗拒，每一个概念的引入都伴随着冗长而复杂的从句结构和大量的限定语。例如，描述一个简单的参数估计过程，可能需要用上整整一段话来描绘其在概率空间中的“收敛轨迹”及其“渐近分布的性质”，而对于这个参数具体代表的物理意义，却几乎只字不提。读起来，我经常需要停下来，逐字逐句地去拆解句子的主干，试图剥离那些华丽的修饰，还原出一个核心的数学命题。这种风格或许对某些醉心于哲学思辨的读者具有吸引力，但对于急需掌握具体技能的工程师或数据科学家来说，这无疑是一种巨大的负担。阅读这本书的过程，更像是在进行一场对作者“智力优越性”的被动测验，而不是一次高效的学习过程。你必须先“理解”作者的表达方式，才能开始尝试理解他想表达的“内容”，而这个理解的门槛设置得实在太高了。

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这本书的章节组织结构极其反直觉，简直像是一个精心设计的迷宫。它没有遵循传统的技术书籍那种“问题导入—理论阐述—案例演示”的逻辑链条。相反，它似乎是围绕着几个高度专业化的理论核心，以一种近乎螺旋上升的方式展开的。初读时，你会感觉到一种强烈的割裂感，前一章还在讨论某种高维向量空间的拓扑性质，下一章却突然跳跃到了一种关于时间序列的非线性滤波技术，两者之间的关联性需要读者自行构建一个庞大的知识网络才能勉强串联起来。我花了大量时间试图在不同章节之间寻找桥梁，但发现作者提供的线索少得可怜。每一次阅读体验都像是在攀登一座陡峭的山峰，到达一个平台后，下一段路径却完全指向了另一个方向。更令人困惑的是，书中几乎没有提供任何可供复现的实际数据集或代码示例。我尝试将书中的公式代入我常用的计算软件中进行验证，但由于缺乏对输入参数定义和约束条件的清晰说明，所有尝试都以失败告终。这使得这本书的“分析方法”停留在纯粹的理论层面，脱离了工程实践的土壤，变成了一套只存在于纸面上的精妙逻辑。

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这本书的重点似乎完全偏离了任何与“实际数据”相关的应用场景。我带着一个关于市场波动率预测的项目需求来阅读此书，期待能从中找到一些关于如何处理异常值、如何构建稳健模型或者如何进行模型选择的启发。然而，书中充斥的大部分内容，比如关于黎曼流形上的测地线计算，或者某个特定拓扑空间的同调群分析，似乎与任何可观测的、带有噪音的真实世界数据都毫无关联。它像是一个在真空环境中构建的完美理论体系，精确、优雅，但缺乏与现实世界的耦合。我找不到任何关于“数据预处理”的章节，甚至连“缺失值处理”这样最基本的问题，也只是被一句高度抽象的话语一带而过，其背后的逻辑建立在一个“数据点是完美均匀分布且无偏倚”的假设之上，这在现实中是极其罕见的。因此，这本书无法为任何面临真实世界脏数据挑战的分析师提供任何直接的帮助，它提供的不是工具箱，而是一套深奥的纯数学理论工具，且这些工具的适用范围似乎仅限于那些理论上被完美构建的“理想数据”。

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这本书的配图和图表风格也极为特殊，它们与我们通常在统计学或机器学习书籍中见到的那种信息图表大相径庭。这里的图表更像是高级的数学可视化，充满了复杂的几何投影和多维空间的截面图。每一个图例都极其微小，且标注的变量通常是希腊字母或者复杂的下标组合，即使是尝试理解一个简单的散点图，也需要对照书中好几页的符号定义才能勉强辨认出图上表示的是哪个变量之间的关系。更要命的是，这些图表似乎是为了“证明”某个定理的某一部分，而不是为了“解释”一个分析过程。它们没有提供任何直观的洞察力，比如趋势、聚类或者异常点的视觉提示。我反复研究其中一张被标注为“核心概念图”的插图，它由密集的线条和点阵构成，看起来像是某种复杂的电路图，却完全没有附带哪怕是最基本的文字说明来指导读者如何解读这张图的“意义”。阅读这本书，我感到我是在学习如何阅读一种全新的、高度符号化的视觉语言，而这种语言似乎只在作者和少数几个同行之间流通，与我们日常所接触到的任何数据分析可视化实践都相去甚远。

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这本书的封面设计极具现代感，简洁的色块和跳跃的字体搭配，让人一眼就能感受到它蕴含的某种前沿的、甚至有些“极客”的氛围。我拿到手时，首先被它印刷的质感所吸引，纸张的厚实度和触感都透露出一种专业性。然而，当我翻开内页，试图寻找一些关于数据采集、清洗或者基础统计学的介绍时，却发现内容仿佛直接跳过了所有入门级的铺垫，直奔一个我完全陌生的领域。书中大量使用了高度抽象的数学符号和复杂的图论模型，那些图表绘制得极其精细，但缺乏必要的上下文解释。我感觉自己像是在阅读一份高精尖的科研论文摘要合集，而不是一本面向广泛读者的技术书籍。对于一个希望了解如何“处理”数据的人来说，这本书似乎默认读者已经拥有了深厚的数理基础和领域知识，它更像是一本“如何证明某一个特定算法在极端条件下的收敛性”的指南，而不是一本教人“如何动手做分析”的工具书。我甚至在目录中搜索了诸如“回归分析”、“可视化基础”这类常见术语，但它们要么被嵌套在极其复杂的章节名称下，要么干脆就不存在。整体感觉就是，这本书的知识密度高到令人窒息，但实用性对于新手来说几乎为零，更像是一件展示作者学术深度的艺术品，而非实用的技术手册。

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