数据挖掘算是最近几年比较热门的技术了,如果你想快速入门,《数据挖掘经典入门教程》真挺适合你的。它从最基础的概念讲起,像数据预、分类、聚类这些常见的步骤,讲得都挺清楚。比如在数据预这部分,不仅告诉你数据清洗的重要性,还通过案例实际操作。这种干货内容,对初学者友好。再比如分类章节,像决策树、支持向量机这些算法,解释得浅显易懂,还配了常用评估指标,比如准确率、召回率,方便你学了就能用。哦,对了,它还有实战演练环节,能手把手教你从数据到模型的全流程。挺有趣的,如果你手头有 Python,书里还了scikit-learn
库的使用,随手就能上手练。
数据挖掘经典入门教程数据处理与模型构建实战
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黑白分明的章节排版,加上逻辑清晰的内容结构,《数据挖掘入门》这份资料看着就挺舒服的,读起来也顺畅。嗯,如果你刚开始接触数据挖掘,这本真的是个不错的起点。
数据的预讲得比较细,什么缺失值、异常值都有提到,关键是讲得不绕口,举了不少贴近实际的例子。比如怎么有噪声的数据,挺实用的。
OLAP、数据仓库和挖掘算法之间的关系,解释得还蛮清楚。尤其是讲到OLAP 结果怎么反过来喂给挖掘模型用,这一段写得挺有启发的,你读完估计就有点思路了。
技术部分也不算枯燥,像决策树、K-means、Apriori这些算法,作者都捋了一遍。没直接扔代码,但给的思路够你自己写出基本版的了,蛮适合动手型选手。
资料还顺带讲了
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数据挖掘的入门书里,朱杨勇的《数据挖掘教程》算是比较有代表性的,内容讲得不深但挺全,尤其适合刚接触这块的朋友。你要是刚上手想了解基本概念、流程啥的,这本就挺合适。
书里的方式比较直白,没有绕太多圈子。比如对关联规则、分类算法这些概念,都配了简单例子,像“超市买啤酒也买尿布”这种,挺贴近实际的。
内容上偏向初学者,没什么代码实现,但逻辑梳理还不错。你要是已经有点数据基础,想进阶,可以配合一些Python 的 pandas或者sklearn练练手。
另外我找了几篇相关资料,像这份数据挖掘教材,更系统一点;还有这份研究生用的教材,内容更硬核,适合想打基础的你。
建议你先快速过一遍朱杨勇这本,掌握个结
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