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数据挖掘导论  童书●育儿

(美)Pang-Ning Tan/Michael Stein
机械工业出版社(2010-9)
59元 / 769页
9787111316701
标签: 数据挖掘  算法  机器学习  Data-Mining  计算机科学  计算机 

本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法,着重介绍如何用数据挖掘知识解决各种实际问题,涉及学科领域众多,适用面广。
书中涵盖5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论高级概念和算法。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高级主题。
本书特色
·包含大量的图表、综合示例和丰富的习题。
·不需要数据库背景,只需要很少的统计学或数学背景知识。
·网上配套教辅资源丰富,包括ppt、习题解答、数据集等。


作者介绍

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。他的研究主要关注于为广泛的应用(包括医学信息学、地球科学、社会网络、Web挖掘和计算机安全)开发适用的数据挖掘算法。
Michael Steinbach拥有明尼苏达大学数学学士学位、统计学硕士学位和计算机科学博士学位,现为明尼苏达大学双城分校计算机科学与工程系助理研究员。
Vipin Kumar现为明尼苏达大学计算机科学与工程系主任和William Norris教授。1988年至2005年,他曾担任美国陆军高性能计算研究中心主任。