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数据挖掘导论(完整版) 平装 – 2011年1月1日

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基本信息

  • 出版社: 人民邮电出版社; 第2版 (2011年1月1日)
  • 外文书名: Introduction to Data Mining
  • 丛书名: 图灵计算机科学丛书
  • 平装: 463页
  • 语种: 简体中文
  • 开本: 16
  • ISBN: 7115241007, 9787115241009
  • 条形码: 9787115241009
  • 商品尺寸: 26.1 x 18.9 x 2.6 cm
  • 商品重量: 862 g
  • 品牌: 人民邮电出版社
  • ASIN: B004FR9L2W
  • 用户评分: 平均4.5 星 119 条商品评论
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商品描述

编辑推荐

《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。《数据挖掘导论(完整版)》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。
《数据挖掘导论(完整版)》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,《数据挖掘导论(完整版)》介绍的部分数据挖掘技术提供例子讲解)。

作者简介

作者:(美国)陈封能(Pang-Ning Tan) (美国)斯坦巴赫(Michael Steinbach) (美国)库玛尔(Vipin Kumar) 译者:范明 范宏建 等

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国际权威,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,澳大利亚墨尔本大学计算机科学博士。先后在WWW、PAKDD、RSFDGrC、IEEE GrC和Australian AI等国际学术会议和IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering发表论文10余篇。目前是澳大利亚AUSTRAC的高级分析师。


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商品评论

热门买家评论

评论者 于 2013年4月19日
版本: 平装 已确认购买
之前买了英文版,但英文比较差,进度比较慢,后来发现中文版翻译的很到位,花了近2个月时间,读完了。
需要些概率统计的基础,但是本书不难,而且并不过多讲细节,只讲大概原理,有些复杂公式需要自己去查真正含义。
每章后面有大量参考文献(我没看),大量习题(没做),附录里有很多书中需要的数学知识,对理解书中内容很有帮助。
这是非常好的入门书,推荐!
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版本: 平装 已确认购买
P61-P62
百分位数本身讲解就漏了计算公式,而且我下了数据用mathematica算了书里“表3-2"有错。书上说用matlab算得,我也用matlab验证是错的,同样包括”表3-3",后面的还没看。
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评论者 悲惨世界 于 2016年11月26日
版本: 平装 已确认购买
基本包括了数据挖掘的主要内容
分类设计、关联分析、聚类分析都分了两章,解释很基础也很详细
每章节都附带大量的参考文献,适合读者做深度的阅读
算法介绍部分只给出了基本的算法步骤,其他扩展部分可以去补充阅读
总体来说是一本适合数据挖掘入门的书籍!!!!
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评论者 家住楼上 于 2014年8月26日
版本: 平装 已确认购买
对于数据挖掘,真的是入门级的教材。跳着看了几章,还算不错。想自学这方面内容的,应该是个不错的选择。
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版本: 平装 已确认购买
我买过的纸质最好的书之一,整本书逻辑很清晰,最重要是,翻译的太好了,难的国外引入的书翻译的这么好。之前看过几本翻译的烂书,表示真心看不懂,翻译水平还不如我,比如:web服务原理和技术。看到这本书豁然开朗了好多。
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版本: 平装
如题
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版本: 平装 已确认购买
本书的内容上没什么难度。作为初级接触数据挖掘的可以看看了解了解数据挖掘的基本概念、基本方法。中高级不建议看着书。书的编排逻辑还是很清晰的,翻译的也差不多。
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评论者 lntotk 于 2013年4月18日
版本: 平装 已确认购买
数据挖掘的经典书籍,可惜的是现在没时间看,等看完机器学习一定好好看看!
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评论者 徐彬义 于 2016年10月30日
版本: 平装 已确认购买
内容不错,虽然不是最新,但是也很适合入门~~~~~~~~~~~~~~
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评论者 wang 于 2017年3月3日
版本: 平装
有小错误,没大纰漏。经典,即使现在看着,也比一些新出版的书更值得读
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