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數據挖掘導論(完整版) 版權信息
- ISBN:9787115241009
- 條形碼:9787115241009 ; 978-7-115-24100-9
- 裝幀:一般膠版紙
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>>
數據挖掘導論(完整版) 本書特色
本書全面介紹了數據挖掘,涵蓋了五個主題:數據、分類、關聯分析、聚類和異常檢測。除異常檢測外,每個主題都有兩章。前一章涵蓋基本概念、代表性算法和評估技術,而后一章討論高級概念和算法。這樣讀者在透徹地理解數據挖掘的基礎的同時,還能夠了解更多重要的高級主題。 《數據挖掘導論(完整版)》是明尼蘇達大學和密歇根州立大學數據挖掘課程的教材,由于獨具特色,正式出版之前就已經被斯坦福大學、得克薩斯大學奧斯汀分校等眾多名校采用?!稊祿诰驅д?完整版)》特色與許多其他同類圖書不同,《數據挖掘導論(完整版)》將重點放在如何用數據挖掘知識解決各種實際問題。
只要求具備很少的預備知識——不需要數據庫背景,只需要很少的統計學或數學背景知識。
書中包含大量的圖表、綜合示例和豐富的習題,并且使用示例、關鍵算法的簡潔描述和習題,盡可能直接聚焦于數據挖掘的主要概念。
教輔內容極為豐富,包括課程幻燈片、學生課題建議、數據挖掘資源(如數據挖掘算法和數據集)、聯機指南(使用實際的數據集和數據分析軟件,《數據挖掘導論(完整版)》介紹的部分數據挖掘技術提供例子講解)。
數據挖掘導論(完整版) 內容簡介
本書全面介紹了數據挖掘的理論和方法,旨在為讀者提供將數據挖掘應用于實際問題所必需的知識。本書涵蓋五個主題:數據、分類、關聯分析、聚類和異常檢測。除異常檢測外,每個主題都包含兩章:前面一章講述基本概念、代表性算法和評估技術,后面一章較深入地討論高級概念和算法。目的是使讀者在透徹地理解數據挖掘基礎的同時,還能了解更多重要的高級主題。此外,書中還提供了大量示例、圖表和習題。
本書適合作為相關專業高年級本科生和研究生數據挖掘課程的教材,同時也可作為數據挖掘研究和應用開發人員的參考書。
數據挖掘導論(完整版) 目錄
1.1 什么是數據挖掘
1.2 數據挖掘要解決的問題
1.3 數據挖掘的起源
1.4 數據挖掘任務
1.5 本書的內容與組織
文獻注釋
參考文獻
習題
第2章 數據
2.1 數據類型
2.1.1 屬性與度量
2.1.2 數據集的類型
2.2 數據質量
2.2.1 測量和數據收集問題
數據挖掘導論(完整版) 節選
《數據挖掘導論(完整版)》全面介紹了數據挖掘的理論和方法,旨在為讀者提供將數據挖掘應用于實際問題所必需的知識。《數據挖掘導論(完整版)》涵蓋五個主題:數據、分類、關聯分析、聚類和異常檢測。除異常檢測外,每個主題都包含兩章:前面一章講述基本概念、代表性算法和評估技術,后面一章較深入地討論高級概念和算法。目的是使讀者在透徹地理解數據挖掘基礎的同時,還能了解更多重要的高級主題。此外,書中還提供了大量示例、圖表和習題?!稊祿诰驅д?完整版)》適合作為相關專業高年級本科生和研究生數據挖掘課程的教材,同時也可作為數據挖掘研究和應用開發人員的參考書。
數據挖掘導論(完整版) 作者簡介
陳封能(Pang-Ning Tan)現為密歇根州立大學計算機與工程系助理教授,主要教授數據挖掘、數據庫系統等課程。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)。 斯坦巴赫(Michael Steinbach)明尼蘇達大學計算機與工程系研究員,在讀博士。 庫瑪爾(Vipin Kumar)明尼蘇達大學計算機科學與工程系主任,曾任美國陸軍高性能計算研究中心主任。他擁有馬里蘭大學博士學位,是數據挖掘和高性能計算方面的國際權威,IEEE會士。 范明,鄭州大學信息工程學院教授,中國計算機學會數據庫專業委員會委員、人工智能與模式識別專業委員會委員,長期從事計算機軟件與理論教學和研究。先后發表論史40余篇。 范宏建 澳大利亞墨爾本大學計算機科學博士。先后在WWW、PAKDD、RSFDGrC、IEEE GrC和Australian AI等國際學術會議和IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering發表論文10余篇。目前是澳大利亞AUSTRAC的高級分析師。
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