Pang-Ning Tan現為密歇根州立大學計算機與工程係助理教授,主要教授數據挖掘、數據庫係統等課程。此前,他曾是明尼蘇達大學美國陸軍高性能計算研究中心副研究員(2002-2003)。
Michael Steinbach 明尼蘇達大學計算機與工程係研究員,在讀博士。
Vipin Kumar明尼蘇達大學計算機科學與工程係主任,曾任美國陸軍高性能計算研究中心主任。他擁有馬裏蘭大學博士學位,是數據挖掘和高性能計算方麵的國際權威,IEEE會士。
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
發表於2024-11-22
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評分我的習慣就是在蹲坑的時候讀一些艱澀高深的科學讀物,這樣有助於我在排泄的時候大腦保持高度的興奮狀態,不至於被熏暈或者不至於被引人入勝的小說情節所陶醉最後導緻肛瘻…… 但是,這本書另我驚詫瞭…… 第一他不艱澀,是我讀到過的關於統計、關於數據、關於計算的最科普的讀...
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評分該書特點:以實例為重,給齣瞭常用算法的僞代碼,和《模式識彆》、《模式分類》等專著比起來,該書略去瞭各個定理的證明部分,並通過大量枚舉具體的分類實例,來簡要說明算法的流程和意義。 根據個人的體驗,覺得這本書作為第一本數據挖掘的入門讀物是再恰當不過的瞭。...
圖書標籤: 數據挖掘 datamining 計算機 機器學習 Data-Mining 統計 Computer.Science 計算機科學
老闆推薦,是做research最好的survey(到2006年). 還是比較全麵的,個人感覺比jiawei han 先生的書新一點
評分不算太好
評分頭一次遇到讀課本還得分析語句成分的,寫的也太簡略瞭,就像是參考答案上的“略”一樣讓人火大
評分Pang-Ning還是很nice的Prof
評分這麼本書小錯誤有點多。。。
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