数据挖掘导论(原书第2版)
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作者[美]陈封能（Pang-Ning Tan）等
出版社机械工业出版社
ISBN9787111631620
出版时间2019-08
版次1
装帧其他
开本16开
纸张胶版纸
页数480页
字数0.26千字
定价139元
货号SC:9787111631620
上书时间2024-12-22
商品详情
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作者简介:
陈封能（Pang-Ning Tan）密歇根州立大学计算机科学与工程系教授，主要研究方向是数据挖掘、数据库系统、网络空间安全、网络分析等。
精彩内容:
自12年前的第1版以来，数据分析领域发生了很大的变化。采集数据和用数据做决策的速率不断提高，采集到的数据数量和种类也在不断增加。事实上，“大数据”这个术语已被用于指代那些可获得的海量、多样的数据集。此外，“数据科学”这个术语也被用于描述一个新兴领域，其中，数据挖掘、机器学习、统计学等诸多领域的工具和技术，被用于从数据（通常是大数据）中提取出可实际应用的见解。数据的增长为数据分析的各领域创造了大量的机会。其中，有着广泛应用的预测建模领域的发展最引人注目。例如，在神经网络（也称为深度学习）方面取得的近期新进展，已经在许多具有挑战性的领域（如图像分类、语音识别以及文本分类和理解）表现出令人瞩目的成果。即使那些发展不是特别显著的领域（例如聚类、关联分析和异常检测等）也在不断前进。这个新版本就是对这些发展的响应。概述 与第1版相同，本书第2版全面介绍了数据挖掘，方便学生、教师、研究人员和专业人士理解有关概念和技术。本书涵盖的主题包括：数据预处理、预测建模、关联分析、聚类分析、异常检测和避免错误发现。通过介绍每个主题的基本概念和算法，为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所需的必要背景。与第1版一样，分类、关联分析和聚类分析都分两章讲述。前面一章（介绍章）讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章（高级章）深入讨论高级概念和算法。同第1版一样，这样做的目的是使读者透彻地理解数据挖掘的基础知识，同时论述更多重要的高级主题。由于这种安排，本书既可用作教材也可用作参考书。为了帮助读者更好地理解书中讲述的概念，我们提供了大量的示例、图表和习题，并在网上公开了原有习题的答案。除了第10章的新习题，其余习题与第1版的基本一致。教师可以通过网络获取各章的新习题及其答案。对更高级的主题、重要的历史文献和当前趋势感兴趣的读者，可以在每一章结尾找到文献注释，本版对这部分内容做了较大的更
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内容简介:
本书所涵盖的主题包括：数据预处理、预测建模、关联分析、聚类分析、异常检测和避免错误发现。通过介绍每个主题的基本概念和算法，为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所需的必要背景。
目录:
出版者的话译者序前言第1章 绪论1 1.1 什么是数据挖掘2 1.2 数据挖掘要解决的问题3 1.3 数据挖掘的起源4 1.4 数据挖掘任务5 1.5 本书组织结构7 文献注释8 参考文献10 习题12第2章 数据14 2.1 数据类型15 2.1.1 属性与度量16 2.1.2 数据集的类型19 2.2 数据质量24 2.2.1 测量和数据收集问题24 2.2.2 关于应用的问题27 2.3 数据预处理28 2.3.1 聚集28 2.3.2 抽样30 2.3.3 维归约31 2.3.4 特征子集选择32 2.3.5 特
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