作者:
[美] Pang-Ning Tan
/
Michael Steinbach
/
Vipin Kumar 著
出版社: 人民邮电出版社
出版年: 2006-1
页数: 516
定价: 59.00元
装帧: 平装
丛书: 图灵原版计算机科学系列
ISBN: 9787115141446
出版社: 人民邮电出版社
出版年: 2006-1
页数: 516
定价: 59.00元
装帧: 平装
丛书: 图灵原版计算机科学系列
ISBN: 9787115141446
内容简介 · · · · · ·
《数据挖掘导论》(英文版)对数据挖掘进行了全面介绍,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。《数据挖掘导论》(英文版)涵盖五个主题: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:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,而后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是在使读者透彻地理解数据挖掘基础的同时,还能了解更多重要的高级主题。此外,书中还提供了大量例子、图表和习题。
数据挖掘导论 (英文版)的创作者
· · · · · ·
作者简介 · · · · · ·
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。
目录 · · · · · ·
1 Introduction
1.1 What Is Data Mining?
1.2 Motivating Challenges
1.3 The Origins of Data Mining
1.4 Data Mining Tasks
1.5 Scope and Organization of the Book
· · · · · · (更多)
1.1 What Is Data Mining?
1.2 Motivating Challenges
1.3 The Origins of Data Mining
1.4 Data Mining Tasks
1.5 Scope and Organization of the Book
· · · · · · (更多)
1 Introduction
1.1 What Is Data Mining?
1.2 Motivating Challenges
1.3 The Origins of Data Mining
1.4 Data Mining Tasks
1.5 Scope and Organization of the Book
1.6 Bibliographic Notes
1.7 Exercises
2 Data
2.1 Types of Data
2.1.1 Attributes and Measurement
2.1.2 Types of Data Sets
2.2 Data Quality
2.2.1 Measurement and Data Collection Issues
2.2.2 Issues Related to Applications
2.3 Data Preprocessing
2.3.1 Aggregation
2.3.2 Sampling
2.3.3 Dimensionality Reduction
2.3.4 Feature Subset Selection
2.3.5 Feature Creation
2.3.6 Discretization and Binarization
2.3.7 Variable Transformation
2.4 Measures of Similarity and Dissimilarity
2.4.1 Basics
2.4.2 Similarity and Dissimilarity between Simple Attributes
2.4.3 Dissimilarities between Data Objects
2.4.4 Similarities between Data Objects
2.4.5 Examples of Proximity Measures
2.4.6 Issues in Proximity Calculation
2.4.7 Selecting the Right Proximity Measure
2.5 Bibliographic Notes
2.6 Exercises
……………………………………………
· · · · · · (收起)
1.1 What Is Data Mining?
1.2 Motivating Challenges
1.3 The Origins of Data Mining
1.4 Data Mining Tasks
1.5 Scope and Organization of the Book
1.6 Bibliographic Notes
1.7 Exercises
2 Data
2.1 Types of Data
2.1.1 Attributes and Measurement
2.1.2 Types of Data Sets
2.2 Data Quality
2.2.1 Measurement and Data Collection Issues
2.2.2 Issues Related to Applications
2.3 Data Preprocessing
2.3.1 Aggregation
2.3.2 Sampling
2.3.3 Dimensionality Reduction
2.3.4 Feature Subset Selection
2.3.5 Feature Creation
2.3.6 Discretization and Binarization
2.3.7 Variable Transformation
2.4 Measures of Similarity and Dissimilarity
2.4.1 Basics
2.4.2 Similarity and Dissimilarity between Simple Attributes
2.4.3 Dissimilarities between Data Objects
2.4.4 Similarities between Data Objects
2.4.5 Examples of Proximity Measures
2.4.6 Issues in Proximity Calculation
2.4.7 Selecting the Right Proximity Measure
2.5 Bibliographic Notes
2.6 Exercises
……………………………………………
· · · · · · (收起)
丛书信息
· · · · · ·
图灵原版计算机科学系列(共46册),
这套丛书还有
《数据库系统基础》《Java面向对象程序设计》《TCP/IP详解 卷2:实现(英文版)》《UNIX网络编程 卷2》《模式识别与神经网络》
等
。
喜欢读"数据挖掘导论 (英文版)"的人也喜欢 · · · · · ·
数据挖掘导论 (英文版)的书评 · · · · · · ( 全部 20 条 )
中英对比阅读你会有不一样的收获
最近ChatGPT等大模型的人工智能快速发展,表现的越来越亮眼,使人们越来有关注人工智能相关的技术动态。但其实对人工智能了解一些的人就知道目前人工智能的发展还是依托海量的数据。就像ChatGPT就是大量语料训练的结果。所以对于一些基础的机器学习和深度学习算法有一些了解后...
(展开)
书不错,就是翻译太烂。
屎一样狗屁不通的翻译。 原文: As a result, Z is as likely to be chosen for splitting as the interacting but useful attributes, X and Y. 译文:因此,Z 可能被选作划分有相互作用但有效的属性 X 和 Y。 还有其他很多地方就不一一列举了,本来作为入门读物,很多东西就...
(展开)
> 更多书评 20篇
论坛 · · · · · ·
机工社最新引进英文版,内容上没有做任何删减 | 来自冬天里的阳光 | 2010-09-27 11:25:17 | |
入门不二选择 | 来自灵泛的饭钵 | 2010-07-05 09:38:35 | |
中文版翻译的不好 | 来自whoqiaoxin | 2007-11-09 15:30:55 |
这本书的其他版本 · · · · · · ( 全部11 )
-
人民邮电出版社 (2010)8.1分 551人读过
-
预售
-
Addison Wesley (2005)8.7分 109人读过
-
人民邮电出版社 (2006)8.5分 318人读过
-
机械工业出版社 (2010)8.9分 73人读过
在哪儿借这本书 · · · · · ·
以下书单推荐 · · · · · · ( 全部 )
- 数据挖掘参考书 (cruyff)
- 数据挖掘论文写作参考清单 (hippy)
- 深度学习与人工智能 (lyb)
- 我学术的地方 (sansirokaka22)
- 数据挖掘 (PEACE)
谁读这本书? · · · · · ·
二手市场
· · · · · ·
订阅关于数据挖掘导论 (英文版)的评论:
feed: rss 2.0
0 有用 颜 2011-12-16 16:06:54
没认真看
0 有用 英子 2020-05-04 22:57:58
看英文版的吧,我买了中文版的,看着觉得很好的,但是看着看着不对劲,最近邻里的公式都写错了,明显不对。感觉翻译的人员要么不懂K近邻,要么根本没看原文,直接google翻译的。
0 有用 英子 2020-05-04 22:57:58
看英文版的吧,我买了中文版的,看着觉得很好的,但是看着看着不对劲,最近邻里的公式都写错了,明显不对。感觉翻译的人员要么不懂K近邻,要么根本没看原文,直接google翻译的。
0 有用 颜 2011-12-16 16:06:54
没认真看