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2024-05-05
数据挖掘 2024 pdf epub mobi 电子书
//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 评分我了个擦 , 连个非限制性定语从句都翻译不了,你翻译毛啊。还不如看原版。你们两个真是叫兽啊。本来都不屑去骂,但是连个定于从句都搞不通顺,叫兽你就这水平?你让研究生替你翻译的话,你研究生的水平也不至于如此奇差吧,还没过四级呢吧。不评很差是看在原著的面子上。
评分这是一本从数据库角度阐述数据挖掘的书,主要关注从商业数据库的大量事务数据中寻找有用信息的各种方法。数据库和大数据是贯穿全书的核心。 全书大致可以分成两部分。前一部分重点是数据仓库的构建以及在此过程中的数据整合与化简,对于数据库的设计与数据整理很有启发...
评分简单来说几句吧。 很高兴看到这本书的作者之一Jiawei Han是中国人,先自豪一下。这本书最大的特点就是概念性强(相对于http://book.douban.com/subject/1820179/,《数据挖掘中的实用机器学习工具及技术》),从数据仓库到关联规则,从聚类到神经网络,最后几个章节还有数据挖...
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。
数据挖掘的经典之作,学习数据挖掘必读之书
评分跳读,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
评分大致翻了翻,入门读物
评分Prof. Han的一本大作,从入门开始介绍,覆盖的范围广,解释的专业术语很多,如果再能有一些机器学习的内容就更好了,最好能结合代码。
评分再看深一些
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