韩家炜数据挖掘课件英文讲义第三版详解

解锁数据奥秘：韩家炜教授带您领略数据挖掘的魅力 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

这份PPT包含了数据挖掘课程的绪论、数据预处理、分类、聚类、关联性规则等内容，全面而详细，是教学和学习的理想选择。

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。

Weka 数据挖掘（第三版） 这本基于 Weka 官方最新第三版的书籍，以文字版 PDF 形式呈现，并配有索引，是数据挖掘领域的优质学习资源。 第一部分 数据挖掘概述 第一章 数据挖掘概述 数据挖掘与机器学习 描述结构模式 机器学习 数据挖掘 简单示例：天气问题等 天气问题 隐形眼镜：理想化问题 鸢尾花：经典数值数据集 CPU 性能：引入数值预测 劳资谈判：更现实的例子 大豆分类：经典机器学习成功案例 实际应用 Web 挖掘 涉及判断的决策 图像筛选 负荷预测 诊断 市场营销和销售 其他应用 机器学习与统计学 泛化作为搜索 数据挖掘与伦理 重新识别 使用个人信息 更广泛的问题

韩佳炜的《数据挖掘 第三版》还挺经典的，基本算是入门+进阶的全能教材。内容从概念讲到实战，像数据清洗、聚类、分类算法这些，都讲得比较系统，例子也不少，通俗易懂，读起来不会太费劲。书的英文名叫 Data Mining: Concepts and Techniques，作者是 Jiawei Han、Micheline Kamber 和 Jian Pei，业内大佬，书里有不少你工作中用得上的技巧。尤其是搞机器学习或做大数据项目的，这本书绝对值得常翻翻。里面的数据准备章节也比较实用，像 数据清洗、集成、变换、规约，都配了流程图和小案例，看一遍就能理出套路来。如果你做 ETL、数据预，那部分内容有参考价

韩家炜的数据挖掘是一本深入讨论数据挖掘技术及其应用的书籍，帮助读者深入了解数据分析和模式识别的基本原理。

这是一本研究生教材，深入探讨了数据挖掘技术在大数据分析中的广泛应用。

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

对于想要深入学习数据挖掘的朋友来说，这本书绝对不容错过，堪称经典。