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数据挖掘导论(完整版)
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《数据挖掘导论(完整版)》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,每个主题具有两章。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主题。《数据挖掘导论(完整版)》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。《数据挖掘导论(完整版)》特色与许多其他同类图书不同,《数据挖掘导论(完整版)》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null
《数据挖掘导论(完整版)》介绍了数据挖掘的理论和方法,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所需的知识。《数据挖掘导论(完整版)》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,每个主题包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时,还能了解更多重要的主题。此外,书中还提供了大量示例、图表和习题。 《数据挖掘导论(完整版)》适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材,同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。
陈封能(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)。 斯坦巴赫(Michael Steinbach)明尼苏达大学计算机与工程系研究员,在读博士。 库玛尔(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研究人员,IEEE会士。 范明,郑州大学信息工程学院教授,中国计算机学会数据库专业委员会委员、人工智能与模式识别专业委员会委员,长期从事计算机软件与理论教学和研究。先后发表论史40余篇。 范宏建 澳大利亚墨尔本大null
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