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。
发表于2025-04-07
数据挖掘 2025 pdf epub mobi 电子书
应该说这部书可以把人引进门,但看了之后,总觉得还有些概念模糊之处,比如说数据挖掘的理论来源是什么?如何把这些算法从本质上分类? 我觉得,这方面,《实用数据挖掘》会更好些。另外,如何使用简单的软件,为企业或政府部门实现一个简单可见的数据挖掘呢?这方面,我只读...
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 评分//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...
评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...
图书标签: 数据挖掘 计算机 datamining 计算机科学 数据库 数据 商业智能 技术
这本书系统地论述数据挖掘的基本概念、基本技术和最新进展。全书分10章,全面而深入地介绍数据库技术的发展和数据挖掘的应用,数据仓库和联机分析技术,数据预处理技术(数据清理、数据集成和转换、数据归约),数据挖掘技术(数据的分类、预测、关联和聚类),先进数据库系统中的数据挖掘方法,以及数据挖掘的应用和一些具有挑战性的问题。书中注重实效,在讨论概念与技术时辅以实例,并提供代表性算法。
跳读,入门还是不错的,从目录就可以看出内容挺全面,能撑起基本理论框架,对整个数据挖掘有个范围上的认识,但这翻译是渣渣啊!!!!!!而且很多术语在前面都蹦出来实在是让人一头雾水,感觉非常“不友好”的说~ 话说我看的版本估计太老了,虽然说架子撑起来了但是完全没办法估算这些内容的进展和热点啊
评分前面的概念很多很反胃。第五章开始不错~ 另外,与 数据挖掘与clementine实践 比起来 这书在决策树流程书写上更严谨;与 机器学习 比起来 会多谈一句算法的思想。只是,那都是我看了别的书后 再看此书发现的 本书 不适合初学者 个人感觉。
评分: TP274/4439
评分浏览过该书的一两章。做参考用吧
评分大致翻了翻,入门读物
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