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于 2017年11月15日
没错,别以为搞计算机的就不需要概率和统计,结合R和Python的数据科学实践类书籍来学习就会非常容易读懂这本书,包括机械学习那些知识都是基于统计学的,确实是跨专业,归根到底算法就是数学。个人认为这本书比韩家炜教授的那本更通俗易懂,五星好评。推荐先搞明本科的概率统计再研究生入门学习这本,实操R或Python或Matlab,光看不练绝对会打瞌睡
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于 2013年4月19日
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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于 2016年11月26日
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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于 2013年1月29日
看过本书的原版(English),但是因为初学,所以里面的专业术语老是不记得,是不是得回去找,比较痛苦,当然如果经历过后,就会好很多;对于入门者,这本书翻译得还可以,虽然偶尔有些地方翻译得不太合理,可以先看中文后看英文。
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于 2014年8月26日
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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于 2015年4月22日
主要讲解了分类、关联分析、聚类和异常检测这4个方面的经典算法,比较适合入门。
缺点是翻译的不够好,有些地方读起来很蹩脚,不过好在不影响理解。
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于 2016年7月26日
作为了解数据挖掘算法的人而言这是一本入门书籍,当然具体算法需要参考多本书
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于 2016年9月5日
内容不错,买书我第一看的是参考文献,只要参考文献规范,应当水平不会太差
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于 2017年3月19日
该书真的很不错,仔细从头看到尾
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于 2016年4月11日
好书,值得当作入门教材进行学习。
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