The Top Ten Algorithms in Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Xindong Wu

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2009-4-9

价格:USD 82.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781420089646

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
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算法的基石：数据挖掘领域十项核心技术深度解析 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新与决策的关键要素。然而，原始数据的价值往往隐藏在海量信息之中，需要强大的工具和精妙的方法才能挖掘。本书并非罗列枯燥的算法列表，而是深入剖析在数据挖掘领域举足轻重、影响深远的十项核心算法。我们将剥开技术的表层，探寻其背后的数学原理、逻辑思维以及在实际应用中的独特魅力，旨在帮助读者构建扎实的数据挖掘理论基础，并掌握解决实际问题的有效策略。 第一章：决策树——洞察复杂决策的清晰路径 决策树，以其直观易懂的结构，成为了数据挖掘领域最受欢迎的算法之一。本书将带您走进决策树的世界，从基本的概念如熵、信息增益出发，逐步解析ID3、C4.5、CART等经典算法的构建过程。我们将重点探讨如何选择最优的划分属性，如何处理连续型和离散型特征，以及剪枝技术在防止过拟合中的关键作用。更重要的是，本书将通过生动详实的案例，展示决策树如何在客户流失预测、疾病诊断、信用评分等场景下，化繁为简，揭示数据背后隐藏的决策逻辑，为业务发展提供清晰的指引。 第二章：支持向量机（SVM）——绘制精准边界的强大利器 在处理高维数据和分类问题时，支持向量机（SVM）展现出了其卓越的性能。本书将深入剖析SVM的核心思想，即寻找最优超平面以最大化类间间隔。我们将详细阐述线性SVM的原理，并重点介绍核函数的魔力——如何利用核技巧将低维不可分数据映射到高维空间，实现非线性分类。通过对不同核函数（如多项式核、径向基核）的特性分析，以及对惩罚因子C和核函数参数的选择策略的探讨，读者将掌握SVM调优的精髓，并能将其应用于图像识别、文本分类、生物信息学等前沿领域。 第三章：K-均值聚类——发现隐藏群体洞察共性之源 聚类作为无监督学习的代表，旨在发现数据中内在的结构和模式。K-均值算法以其简单高效的特点，成为最常用的聚类方法。本书将详尽阐述K-均值算法的迭代过程，包括初始化聚类中心、分配样本点、更新聚类中心等步骤。我们将深入探讨如何选择合适的K值，以及K-均值在处理不同数据分布时的局限性。通过对营销细分、用户画像、异常检测等实际应用的展示，读者将理解K-均值如何帮助企业洞察用户群体，优化产品策略，提升服务效率。 第四章：Apriori算法——揭示物品关联的购物篮法则 关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要分支，其目标是发现数据项之间的有趣关系。Apriori算法是这一领域的经典代表。本书将详细讲解Apriori算法的生成过程，包括频繁项集的产生和规则的生成。我们将深入理解“先验性质”在剪枝搜索空间中的重要作用，以及如何通过设置最小支持度和最小置信度来筛选有价值的关联规则。本书将通过超市购物篮分析、网站推荐系统、疾病关联性研究等具体场景，展示Apriori算法如何帮助我们发现隐藏的购买模式，优化商品布局，提升销售额。 第五章：朴素贝叶斯分类器——基于概率的智能预测 朴素贝叶斯分类器以其简单、高效和对噪声不敏感的特性，在文本分类、垃圾邮件过滤等领域表现出色。本书将从贝叶斯定理出发，阐述朴素贝叶斯分类器的工作原理。我们将重点理解“条件独立性假设”的含义及其对算法性能的影响。通过对不同特征类型（如离散型、连续型）的处理方法，以及模型训练和预测过程的详细讲解，读者将掌握如何构建一个高效的朴素贝叶斯分类器，并理解其在各种实际应用中的强大能力。 第六章：K近邻（KNN）算法——基于相似性的智能推荐 K近邻（KNN）算法是一种简单而强大的非参数化方法，其核心思想是“物以类聚，人以群分”。本书将详细介绍KNN算法的工作流程，包括距离度量的选择（如欧氏距离、曼曼哈顿距离）和K值的确定。我们将探讨KNN在分类和回归问题中的应用，并分析其在处理大数据集时的计算效率问题。通过实例演示，读者将理解KNN如何应用于推荐系统、图像识别、手写数字识别等场景，实现基于相似性的智能预测和推荐。 第七章：PageRank算法——构建互联网信息价值度量体系 PageRank算法作为谷歌搜索引擎的核心算法之一，极大地改变了我们获取信息的方式。本书将深入剖析PageRank算法的数学模型，理解其如何通过链式传播的随机游走模型来衡量网页的重要性。我们将详细讲解PageRank的迭代计算过程，并探讨其在网络分析、社交网络分析、学术文献影响力评估等领域的广泛应用。读者将了解到PageRank如何从根本上改变了信息检索的效率和准确性。 第八章：集成学习（Bagging和Boosting）——汇聚众智，提升模型性能 集成学习通过结合多个弱学习器的预测结果，来构建一个更强大、更鲁棒的模型。本书将深入介绍两种经典的集成学习方法：Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost，Gradient Boosting）。我们将分析Bagging如何通过并行训练和投票机制来降低方差，以及Boosting如何通过串行训练和加权样本来提高精度。通过对这些集成方法的原理和优缺点的详细阐述，读者将理解如何利用这些技术来显著提升模型的泛化能力，解决复杂的数据挖掘问题。 第九章：降维算法（PCA和LDA）——提取关键信息，简化数据维度 在高维数据分析中，降维是至关重要的一步。本书将重点介绍两种经典的降维算法：主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。我们将深入理解PCA如何通过寻找数据方差最大的方向来保留最重要的信息，以及LDA如何通过最大化类间距离和最小化类内距离来优化分类性能。本书将通过实例展示PCA和LDA在图像压缩、特征提取、数据可视化等方面的应用，帮助读者更有效地处理和理解高维数据。 第十章：异常检测算法——识别隐藏的异常信号 异常检测旨在识别数据集中与整体模式显著不同的“异常点”。本书将介绍多种经典的异常检测算法，包括基于统计的方法（如Z-score）、基于密度的方法（如LOF）、以及基于聚类的方法。我们将分析不同算法的原理、适用场景以及优缺点。通过对金融欺诈检测、网络入侵检测、工业故障诊断等实际案例的深入剖析，读者将掌握如何有效地识别和处理数据中的异常情况，保障系统安全和业务稳定性。 本书力求在理论深度和实践应用之间取得平衡，通过清晰的阐释和丰富的示例，帮助读者不仅理解算法的“是什么”，更能理解其“为什么”和“如何用”。掌握这些核心算法，将为读者打开数据挖掘的宝藏之门，在瞬息万变的数字世界中，具备发现价值、洞察趋势、驱动创新的核心竞争力。

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这本书，我只能说，完全改变了我对数据挖掘的认知。在翻开这本书之前，我对数据挖掘的理解仅仅停留在“大数据”和“机器学习”这些泛泛的概念上。但“数据挖掘十大算法”这本书，就像是为我打开了一个全新的世界。它没有给我一个冰冷的算法列表，而是用一种引人入胜的方式，将每一种算法的故事娓娓道来。我感受到了作者在选择这“十大”算法时的深思熟虑，也体会到了他想要传递给读者的那种对数据科学的敬畏之心。书中的逻辑结构非常清晰，从基础概念到高级应用，层层递进，让人不知不觉中就掌握了核心要领。我尤其喜欢书中对每种算法的局限性和适用范围的深入探讨，这让我明白，没有万能的算法，只有最适合的算法。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维的锻炼，让我学会如何从数据的角度去思考问题，去寻找解决方案。

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最近我沉迷于一本关于“数据挖掘十大算法”的书。我之所以选择它，很大程度上是因为它承诺提供一个清晰的框架，让我能够系统地掌握数据挖掘的核心技术。我总觉得，虽然网上有很多关于各种算法的教程，但它们往往分散而零碎，很难形成一个完整的知识体系。这本书的出现，就像是在我的学习道路上点亮了一盏明灯，告诉我应该从何处着手，哪些是必须掌握的基石。我非常希望作者能够深入剖析每一种算法的原理，不仅仅是表面的介绍，而是能够揭示其背后的数学逻辑和计算过程。同时，我也期待书中能有对每种算法优缺点、适用场景的详细分析，这样我才能在实际工作中做出更明智的选择。当然，如果能有一些实际案例的分析，或者代码实现方面的建议，那就更完美了。我希望这本书能够让我对数据挖掘有一个更深刻、更全面的理解，从而能够更有效地利用数据来解决实际问题。

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读完“数据挖掘十大算法”这本书，我感觉自己像是经历了一场思想的洗礼。书中的内容远超我的想象，它不仅仅是算法的介绍，更是一种思维方式的启迪。作者以一种极其严谨又不失趣味的方式，将那些看似高深莫测的算法一一呈现。我曾以为那些复杂的数学公式会让我望而却步，但出乎意料的是，作者通过清晰的讲解和恰当的比喻，让我对它们的理解变得轻而易举。我尤其欣赏书中对每种算法的演变过程和发展历史的梳理，这让我能够理解它们是如何从无到有，不断完善的。书中提到的那些经典案例，更是让我惊叹于算法的强大力量。我仿佛看到了数据在算法的作用下，是如何被剥离出隐藏的模式和有价值的信息，从而帮助我们做出更明智的决策。这本书让我对数据挖掘产生了前所未有的热情，我迫不及待地想将这些知识应用到我的工作中去。

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对于“数据挖掘十大算法”这本书，我不得不说，它带给我的惊喜远不止于书名所暗示的那些。我原本以为这会是一本纯粹的技术手册，充斥着各种公式和代码。然而，这本书却以一种更加宏观和深入的视角，带领我探索数据挖掘的本质。作者不仅仅是在介绍算法，更是在阐述数据挖掘背后的哲学和逻辑。我被书中对不同算法的比较和权衡所深深吸引，它们之间的联系和区别，以及它们在不同场景下的表现，都被分析得淋漓尽致。我感觉自己就像是在与一位经验丰富的数据科学家进行对话，他不仅教会我“怎么做”，更教会我“为什么这么做”。这本书让我对数据挖掘的理解不再是零散的点，而是形成了一个完整的体系。它让我明白，算法只是工具，而真正重要的是如何运用这些工具来解决现实世界中的复杂问题。

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这本书的书名瞬间就抓住了我的目光——“数据挖掘十大算法”。作为一名数据科学的初学者，我总是觉得那些基础的概念和理论有点晦涩难懂，而算法则是将这些概念变为现实的“魔法”。我迫不及待地想知道，到底哪些算法被认为是“顶尖”的，它们又是如何工作的？我好奇作者会如何解释这些复杂的数学模型，会不会用通俗易懂的语言，配以生动的例子，来帮助我们这些菜鸟理解。我尤其期待能够深入了解那些我曾经听说过但从未真正掌握过的算法，比如决策树、K-means、支持向量机等等。如果书中能提供一些实际的应用场景，让我看到这些算法在现实世界中解决问题的威力，那真是太棒了。我希望作者能够站在读者的角度，解答我们学习过程中可能遇到的困惑，而不是简单地罗列公式。我希望这本书能成为我通往数据挖掘之路的指南，让我能够自信地去探索和应用这些强大的工具。

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读过其中的几章，写的比较浅显易懂。具体算法很好的入门书。

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Data Mining 快速进阶

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读过其中的几章，写的比较浅显易懂。具体算法很好的入门书。

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读过其中的几章，写的比较浅显易懂。具体算法很好的入门书。

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5年之后回头看，江山哪曾变一分。