《数据挖掘——概念与技术》这本书适合那些想深入了解数据挖掘技术的同学,是它的第三版内容,涵盖了从基本概念到高级技术的全面。书中了数据预、频繁模式挖掘、分类算法等方面的内容,还了如何在实际中应用这些技术,比如用决策树算法来做分类预测。
如果你对数据挖掘还比较陌生,书中通过简单易懂的例子和清晰的概念划分,你逐步掌握每一项技术。像是 Apriori 算法、ID3 算法等,应用场景都广泛,从电商的推荐系统到金融数据都能派上用场。
另外,这本书的英语版也挺适合有一定基础的同学,阅读时可以提高英语水平哦。通过不断的练习和学习,你会发现,数据挖掘其实并没有那么复杂,只要掌握了基本方法,能结合实际问题,就能做出有价值的。
数据挖掘——概念与技术第3版韩家炜英文版PDF电子书
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数据挖掘概念与技术韩家炜
黑白配的韩家炜《数据挖掘:概念与技术》,内容真是蛮硬核的,入门、进阶一网打尽。书里把数据挖掘的流程掰开揉碎讲了个透,从数据清洗、建模,到如何用统计方法挖有用信息,几乎全覆盖。
讲数据仓库的结构也挺细,像OLAP那部分,啥是MOLAP、ROLAP,也都讲明白了。嗯,如果你之前搞过一点数据库开发,这部分会看得比较顺手,能立马套到项目上。
另外,里面那段预的内容,我觉得还蛮实用的。你知道数据乱七八糟时,怎么缺失值、怎么规范化,全都有现成方法。而且还贴心提了降维、压缩的方案,性能优化这块做得也挺周到。
说白了,这书就是帮你把挖掘流程串起来,不会只是讲个模型就完事,属于那种“讲原理不忘带工具”的风格。对
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韩家炜的《数据挖掘:概念与技术》,是那种看完能让你脑子里“哇,这才叫数据挖掘”的书。逻辑清晰、案例丰富,讲得也不绕,用大白话解释各种算法背后的思路。像分类、聚类、关联规则这几块,讲得都挺透彻的。是讲到K-means和Apriori,就像老司机在给你拆解复杂的操作,一步步来,思路清晰。模型评估那块,讲准确率、召回率、F1这些指标的时候,配上例子,你一看就懂,不枯燥,挺贴近实际的。还有交叉验证,直接就能用在项目里。数据预那章也蛮实用的,像缺失值、数据规范化这种,在实际开发中也经常碰到。不好,后面都白搭。整体风格比较适合程序员思维,写得干脆利索,还带点工程味。是几章讲大数据挑战、实时和深度学习扩展,
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韩家炜的《数据挖掘:概念与技术》是那种看起来学术范挺浓,但读起来其实挺接地气的一本书。书里讲得比较全,从啥是数据挖掘到怎么在数据库、数据仓库里动手挖,一步步走得蛮细。六大功能挺有代表性,像分类和预测、聚类这些,在做推荐系统、用户画像、甚至异常检测时都能派上用场。你如果碰到啥项目有点数据量,这部分内容值得翻翻。数据预部分讲得比较实在,啥清洗、转化、规约这些,没绕弯子,举的例子也贴近实际。别小看预,搞不好后面模型再牛也没用。技术上涵盖挺多的,像决策树、神经网络、支持向量机,不是只讲理论,书里会结合实际案例给你讲怎么落地。你如果平时玩 Python 里的sklearn或者pandas,再来对比看看书
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这本《数据挖掘:概念与技术》由韩家炜教授编写,挺适合那些想要深入了解数据挖掘的朋友。书里不仅有基础的理论,还包含了大量实际应用的技巧。比如,关联和分类预测这两项技术,都是数据挖掘中实用的部分,你从复杂的数据中提取出有价值的信息。你可以学到怎么从关系数据库、数据仓库中挖掘模式,甚至还涉及到OLAP技术,挺适合做数据的人。最值得一提的是,这本书的覆盖面相当广,不光讲理论,还有具体的应用实例。比如,如何通过数据预提高挖掘效率,如何在大型数据库中高效挖掘关联规则。嗯,基本上如果你是数据或者数据科学的从业者,这本书绝对能给你不少干货。,如果你对数据挖掘有兴趣,是想在工作中运用这些技术,看看这本书肯定不会
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高清扫描的韩家炜《数据挖掘》英文第二版,讲得蛮细,逻辑清晰,案例也比较贴地气,尤其适合刚入门的同学打基础用。英文版其实比中文版更原汁原味,术语翻译没那么绕口,看懂一章基本就能上手做点东西了。推荐给想系统学数据挖掘的你。
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数据挖掘的中文经典教材,韩家炜的《数据挖掘中文版》,真的是入门到进阶都能用得上的一份好资料。章节结构清晰,讲得也不绕,像是老司机带着你一步步搞明白数据是怎么“挖”出来的。从数据仓库、OLAP到聚类、分类这些常见概念,不只是讲定义,还配了不少实际应用的场景。比如企业怎么用来优化客户管理、政府怎么预测交通流量,这些都讲得比较透。是它对数据预的细节挺细,像数据清理、数据集成这些平时容易忽略的步骤都有实用的操作建议。你要是做数据相关的前端交互,也可以参考它怎么做模式可视化,思路蛮多的。另外它也讲到数据立方体的构建和优化,这块内容用在和后端协作做 BI 平台时真的帮了我不少。多时候前端负责展示,其实背后
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韩家炜教授的著作《数据挖掘:概念与技术》(第三版)深入浅出地阐释了数据挖掘的核心概念和技术方法。本书涵盖数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等关键主题,并结合实际案例,帮助读者理解和应用数据挖掘技术解决现实问题。
主要内容:
数据预处理:数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等方法,为数据挖掘任务打下坚实基础。
分类与预测:决策树、贝叶斯分类、支持向量机等方法,助力构建预测模型,洞察数据背后的规律。
聚类分析:k-means、层次聚类等方法,揭示数据内部结构,实现数据分组。
关联规则挖掘:Apriori算法、FP-growth算法等方
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