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
Jiawei Han(韓傢煒),是伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學係的Bliss教授。他因知識發現和數據挖掘研究方麵的貢獻而獲得許多奬勵,包括ACM SIGKDD創新奬(2004)、IEEE計算機學會技術成就奬(2005)和IEEE W.Wallace McDowell奬(2009)。他是ACM和IEEE會士。他還擔任《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》的執行主編(2006—2011)和許多雜誌的編委,包括《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining Knowledge Discovery》。
擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位,現在加拿大西濛弗雷澤大學從事博士後研究工作。
推荐几个数据分析网站 随着数据的数量级增长,促进了数据分析的火热。但很多数据分析从业人员却感觉没有很好的获取行业资讯、技术交流的平台,今天就推荐几个经常上的觉得很不错的网站给大家。大数据时代已经来临,我们一起感受数据的力量吧! 数据分析交流群推...
評分//2017-05-20 13:30 这篇文章我已经欠了至少一年了,周五写记录时,本想写开始认真搞黑客,但突然发现之前的总结少这篇,心里实在过不去,遂补上,顺便梳理一下之前的学习总结,也了却一心愿。 数据挖掘的目标是从数据集中识别出一种或多种模式,并用所发现的模式进行分析或...
評分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...
評分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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重溫下Jiawei Han的這本經典數據挖掘教材
评分膜UIUC的數據挖掘大佬
评分重溫下Jiawei Han的這本經典數據挖掘教材
评分韓老師的書確實不敢恭維,可能不是自己親自寫的吧。看的是英文版的,看來一般就看不下去瞭,講瞭很多東西,到那時都是一筆帶過,讀完之後不知所雲。
评分當年ML的指定教材
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