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Data Mining

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Jiawei Han
Morgan Kaufmann
2011-7-6
744
USD 74.95
Hardcover
9780123814791

图书标签: 数据挖掘  机器学习  Data-Mining  计算机  计算机科学  互联网  个性化推荐  信息检索   


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发表于2024-11-21

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图书描述

The increasing volume of data in modern business and science calls for more complex and sophisticated tools. Although advances in data mining technology have made extensive data collection much easier, it's still always evolving and there is a constant need for new techniques and tools that can help us transform this data into useful information and knowledge. Since the previous edition's publication, great advances have been made in the field of data mining. Not only does the third of edition of Data Mining: Concepts and Techniques continue the tradition of equipping you with an understanding and application of the theory and practice of discovering patterns hidden in large data sets, it also focuses on new, important topics in the field: data warehouses and data cube technology, mining stream, mining social networks, and mining spatial, multimedia and other complex data. Each chapter is a stand-alone guide to a critical topic, presenting proven algorithms and sound implementations ready to be used directly or with strategic modification against live data. This is the resource you need if you want to apply today's most powerful data mining techniques to meet real business challenges.

* Presents dozens of algorithms and implementation examples, all in pseudo-code and suitable for use in real-world, large-scale data mining projects. * Addresses advanced topics such as mining object-relational databases, spatial databases, multimedia databases, time-series databases, text databases, the World Wide Web, and applications in several fields. *Provides a comprehensive, practical look at the concepts and techniques you need to get the most out of your data

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著者简介

Jiawei Han(韩家炜),是伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系的Bliss教授。他因知识发现和数据挖掘研究方面的贡献而获得许多奖励,包括ACM SIGKDD创新奖(2004)、IEEE计算机学会技术成就奖(2005)和IEEE W.Wallace McDowell奖(2009)。他是ACM和IEEE会士。他还担任《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》的执行主编(2006—2011)和许多杂志的编委,包括《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining Knowledge Discovery》。

拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位,现在加拿大西蒙弗雷泽大学从事博士后研究工作。


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用户评价

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清晰明白覆盖面广,但不是很深入,适合入门,学霸请绕道

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膜UIUC的数据挖掘大佬

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The most verbose textbook I've read in a while.

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重温下Jiawei Han的这本经典数据挖掘教材

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在读书会合作者的敦促下,每周读几节,读了好多个月,终于考古完了。有几章节写的太简略了,我们换书继续接上。 每次读书会会总结一下哪些地方还有用,哪些已经真的过时了,感觉考古还挺好玩的。

读后感

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一本引导你入门的书,知识深浅都涵盖,描述广泛但不详实易懂。 前几个chapter屁话较多,但OLAP的概念是有用的。随后的cluster,association的分析解释还是涵盖的很好,但都是点到为止,颇具教科书的味道,其实被来就是一本教科书。剩下的章节就不能看了。 6年前就通读此书,...  

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浙大的王灿老师的讲课视频: http://www.businessanalysis.cn/viewthread.php?tid=13320&extra=&page=1 韩家炜自己的讲课视频: http://v.youku.com/v_playlist/ct250f1903290o1p0  

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这本书是刚上研究生的时候开始看的,这本书介绍的数据挖掘基本上是从数据库的概念出发的,对各种算法都有提及,但是很多算法基本上是语焉不详,对于刚开始学习数据挖掘和机器学习的学生来说,能对数据挖掘的基本概念有所了解,对算法也只能了解个大概了。 如果不是纯搞数据仓库...  

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这本书是准备跟随浙江大学的课程学习而购买的课本,里面的知识比较全面。部分比较深入的知识由于课上没有 讲解,因此我也将它跳过了。因为这学期选修了数据挖掘的课,需要一个中文版的课本进行学习,选择这本书还是不错的。 这本书很适合自学,因为是将理论与算法相结合讲解的...  

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