数据挖掘 2024 pdf epub mobi 电子书

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数据挖掘 2024 pdf epub mobi 电子书著者简介

Jiawei Han(韩家炜) 伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系Abel Bliss教授。由于在数据挖掘和数据库系统领域卓有成效的研究工作，他曾多次获得各种荣誉和奖励，其中包括2004年ACM SIGKDD颁发的最佳创新奖，2005年IEEE Computer Society 颁发的技术成就奖，2009年IEEE颁发的W. Wallace McDowell奖。他是ACM和IEEE Fellow，同时还是《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》杂志的主编（2006-2011），以及《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining and Knowledge Discovery》杂志的编委会成员。

Micheline Kamber 拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位，她是NSERC Scholar，现在加拿大麦吉尔大学、西蒙-弗雷泽大学及瑞士从事研究工作。

Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷泽大学计算机学院副教授。2002年，他在Jia wei Han教授的指导下获得西蒙-弗雷泽大学博士学位。

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发表于2024-07-01

数据挖掘 2024 pdf epub mobi 电子书

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数据挖掘电子书读后感

评分☆☆☆☆☆

对于刚入门数据挖掘的人来说，这书绝对会让你感觉自己是个折翼的天使。，因为一开始就各种各样的理论扑面而来，而对于那些经典的算法却只是做一个感性的介绍，并没有那种流程图式的清晰解说。总之就是，不易上手。但是在这种不面善的情况，为什么该书却被国内外...

评分☆☆☆☆☆

开阔眼界非常好本科的基础不扎实的建议skip这本书吧 Data Mining 可是硕士博士们做的事情

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

这本书被翻译的佶屈聱牙，除了给学习数据挖掘的人增添负担，什么积极的作用的没有。不知道有多少人因为这本不通的书而失去对数据挖掘的兴趣。教授真的是毁人不倦啊，各种官方语言，妈的是要当官吗？

评分☆☆☆☆☆

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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出版者:机械工业出版社

作者:（美）Jiawei Han

出品人:

页数:703

译者:

出版时间:2012-3

价格:118.00元

装帧:

isbn号码:9787111374312

丛书系列:经典原版书库

图书标签: 数据挖掘计算机英文版 Data-Mining DataMining 数据库硕士教材数据仓库

数据挖掘 2024 pdf epub mobi 电子书图书描述

数据挖掘领域最具里程碑意义的经典著作

完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新

【编辑推荐】

我们生活在数据洪流的时代。本书向我们展示了如何从这样海量的数据中找到有用知识的方法和技术。最新的第3版显著扩充了数据预处理、挖掘频繁模式、分类和聚类这几个核心章节的内容；还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。本书将是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材。

—— Gregory Piatetsky-Shapiro, KDnuggets的总裁

Jiawei、Micheline和Jian的教材全景式地讨论了数据挖掘的所有相关方法，从聚类和分类的经典主题，到数据库方法（关联规则、数据立方体），到更新和更高级的主题（SVD/PCA、小波、支持向量机），等等。总的说来，这是一本既讲述经典数据挖掘方法又涵盖大量当代数据挖掘技术的优秀著作，既是教学相长的优秀教材，又对专业人员具有很高的参考价值。

—— 摘自卡内基-梅隆大学Christos Faloutsos教授为本书所作序言

【内容简介】

当代商业和科学领域大量激增的数据量要求我们采用更加复杂和精细的工具来进行数据分析、处理和挖掘。尽管近年来数据挖掘技术取得的长足进展使得我们广泛收集数据越来越容易，但技术的发展依然难以匹配爆炸性的数据增长以及随之而来的大量数据处理需求，因此我们比以往更加迫切地需要新技术和自动化工具来帮助我们将这些数据转换为有用的信息和知识。

本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会化网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。每章都针对关键专题有单独的指导，提供最佳算法，并对怎样将技术运用到实际工作中给出了经过实践检验的实用型规则。如果你希望自己能熟练掌握和运用当今最有力的数据挖掘技术，那这本书正是你需要阅读和学习的宝贵资源。本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的一本书。

本书特点

引入了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用于实际的大规模数据挖掘项目。

讨论了一些高级主题，例如挖掘面向对象的关系型数据库、空间数据库、多媒体数据库、时间序列数据库、文本数据库、万维网以及其他领域的应用等。

全面而实用地给出用于从海量数据中获取尽可能多信息的概念和技术。

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