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数据挖掘导论 : 完整版 = Introduction to data mining by (Mei)Pang-Ning Tan, (mei)Michael Steinbach, (mei)Vipin Kumar zhu; fan ming, fan hong jian deng yi is a nonfiction available to read on EtoBox.
What is 数据挖掘导论 : 完整版 = Introduction to data mining about?
本书全面介绍了数据挖掘,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术,而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时,还能够了解更多重要的高级主题。 本书是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材,由于独具特色,正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。 本书特色 与许多其他同类图书不同,本书将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。 只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景,只需要很少的统计学或数学背景知识。 书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题,并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题,尽可能直接地聚焦于数据挖掘的主要概念。 教辅... 本书全面介绍了数据挖掘,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术,而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时,还能够了解更多重要的高级主题。 本书是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材,由于独具特色,正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。 本书特色 与许多其他同类图书不同,本书将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。 只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景,只需要很少的统计学或数学背景知识。 书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题,并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题,尽可能直接地聚焦于数据挖掘的主要概念。 教辅内容极为丰富,包括课程幻灯片、学生课题建议、数据挖掘资源(如数据挖掘算法和数据集)、联机指南(使用实际的数据集和数据分析软件,为本书介绍的部分数据挖掘技术提供例子讲解)。 向采用本书作为教材的教师提供习题解答。
Who reads 数据挖掘导论 : 完整版 = Introduction to data mining?
It is typically read by self-directed learners exploring a subject in depth.
Common subject areas: history, science, philosophy, social sciences.
- Author
- (Mei)Pang-Ning Tan, (mei)Michael Steinbach, (mei)Vipin Kumar zhu; fan ming, fan hong jian deng yi
- Publisher
- 北京：人民邮电出版社
- Published
- 2010
- Language
- ZH
- ISBN
- 9787115241009
- Category
- nonfiction
- Subjects
- Computer Science, Artificial Intelligence (Ai), Stem
- Rating
- 3.97 / 5 (210 ratings)
- Updated
- 2026-03-14