JiaweiHan伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學係教授。由於在數據挖掘和數據庫
係統領域卓有成效的研究工作,他曾多次獲得各種榮譽和奬勵,其中包括2004~-ACMSIGKDD頒
發的創新奬。同時,他還是~ACMTransactionsOnKnowledgeDiscoveryfromData))雜誌的主
編,以及((1EEETransactionsOn Knowledgeand DataEngineering))和((DataMiningand
KnowledgeDiscovery))雜誌的編委會成員。
MichelineKamber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。
●全麵實用地論述瞭從實際業務數據中抽取齣的讀者需要知道的概念和技術。
●更新並結閤瞭來自讀者的反饋、數據挖掘領域的技術變化以及統計和機器學習方麵的更多資料。
●包含瞭許多算法和實現示例,全部以易於理解的僞代碼編寫,適用子實際的大規模數據挖掘項目。
應該說這部書可以把人引進門,但看瞭之後,總覺得還有些概念模糊之處,比如說數據挖掘的理論來源是什麼?如何把這些算法從本質上分類? 我覺得,這方麵,《實用數據挖掘》會更好些。另外,如何使用簡單的軟件,為企業或政府部門實現一個簡單可見的數據挖掘呢?這方麵,我隻讀...
評分開闊眼界非常好 本科的基礎不紮實的建議skip這本書吧 Data Mining 可是碩士博士們做的事情
評分作者是FP-Growth的發明人之一,本身實力不弱。但看瞭國內外的一些評論後,覺得此書偏嚮文獻綜述的類型,適閤當作參考手冊。 亞馬遜地址: http://www.amazon.com/Data-Mining-Concepts-Techniques-Management/dp/0123814790/ref=cm_rdp_product
數據挖掘教材
评分感覺學的不錯,考試卻考的不理想。
评分更像一本綜述文集,想深入學習每個專題還需要閱讀專門的深入的文獻和教材
评分可能是看這本書的時候比較晚瞭,所以對後麵的內容比較熟悉,不太感冒,倒是前麵講的數據預處理那塊啓發挺大。
评分可能是看這本書的時候比較晚瞭,所以對後麵的內容比較熟悉,不太感冒,倒是前麵講的數據預處理那塊啓發挺大。
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