Introduction to Data Mining

Pang-Ning Tan现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授，主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。此前，他曾是明尼苏达大学美国陆军高性能计算研究中心副研究员（2002-2003）。Michael Steinbach 明尼苏达大学计算机与工程系研究员，在读博士。Vipin Kumar明尼苏达大学计算机科学与工程系主任，曾任美国陆军高性能计算研究中心主任。他拥有马里兰大学博士学位，是数据挖掘和高性能计算方面的国际权威，IEEE会士。

出版者:Addison Wesley

作者:Pang-Ning Tan

页数:769

出版时间:2005-05-12

价格:USD 105.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321321367

图书标签:数据挖掘datamining计算机机器学习Data-Mining统计Computer.Science计算机科学

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Introduction to Data Mining presents fundamental concepts and algorithms for those learning data mining for the first time. Each concept is explored thoroughly and supported with numerous examples. The text requires only a modest background in mathematics. Each major topic is organized into two chapters, beginning with basic concepts that provide necessary background for understanding each data mining technique, followed by more advanced concepts and algorithms. Quotes This book provides a comprehensive coverage of important data mining techniques. Numerous examples are provided to lucidly illustrate the key concepts. -Sanjay Ranka, University of Florida In my opinion this is currently the best data mining text book on the market. I like the comprehensive coverage which spans all major data mining techniques including classification, clustering, and pattern mining (association rules). -Mohammed Zaki, Rensselaer Polytechnic Institute

读后感

我的习惯就是在蹲坑的时候读一些艰涩高深的科学读物，这样有助于我在排泄的时候大脑保持高度的兴奋状态，不至于被熏晕或者不至于被引人入胜的小说情节所陶醉最后导致肛瘘…… 但是，这本书另我惊诧了…… 第一他不艰涩，是我读到过的关于统计、关于数据、关于计算的最科普的读...  

它是我关于数据挖掘这一方向的入门书。 书中讲了很多基础的数据挖掘算法，读完以后可以对这些算法的基本思想有个了解。书中的例子也很详尽，还是不错的。 但是研究生期间是指望发论文的，这些算法从学术上来说，只能算基础入门了。至于它们在实际工业应...  

我是非数据挖掘领域，想了解数据挖掘领域的知识，但这本书还是有点太专业，太多的知识和算法看不懂，只是浏览了一下概念性的知识 有没有介绍更通俗的数据挖掘的书，或者注重方法不注重算法的书，希望能有高人指点一二  

这本书介绍的比较全面，某些内容在一般的书中是很少介绍的，内容浅显易懂。本人开始看中文版的，觉的中文版的写的不错，后来又看英文版的，就发现中文版的差太多了，推荐英文版的  

用户评价

Perfect~比老han的书好了去了~

不算太好

人工神经网络讲的比较简单。SVM以及里面的核方法，第二章都不错 。

和中文版一起读的，书较全面但不够深入。

全他妈概念啊，详细的板啊，想学会怎么用要和这本http://book.douban.com/subject/2249515/一起看啊。。。