Data-Mining-and-Knowledge-Discovery-Handbook-Overview

数据挖掘 25

14.39MB 2024-10-30

#Data Mining # Knowledge Discovery # Pattern Recognition

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook is a comprehensive guide that explores data mining and knowledge discovery techniques. The book, titled Data Mining and Knowledge Discovery Handbook数据挖掘与知识发现, delves into various methodologies and applications, offering insights into extracting patterns from massive datasets. The handbook covers essential knowledge discovery methods and provides detailed explanations of algorithms, tools, and real-world applications.

Advanced Techniques in Knowledge Discovery and Data Mining数据挖掘与知识发现高级技巧

知识发现的前沿玩法和数据挖掘的高级技巧，藏在《Advanced Techniques in Knowledge Discovery and Data Mining》这本书里。内容挺硬核的，但不是那种看了头疼的纯理论，里面有不少实际可落地的思路，尤其适合已经入行一段时间、想往深水区探索的你。英文原版的内容，讲得蛮系统，从数据挖掘的基本流程，到专家系统里的知识获取方法都有覆盖。专家系统和知识发现这块讲得挺细，还穿插了不少案例场景，对提升建模和特征提取能力挺有的。高清扫描版，虽然偶尔有点小 OCR 识别瑕疵，但整体质量不错。Springer出版，老牌学术出版社，靠谱的。2005 年出的，不过内容

数据挖掘 0 2025-06-24

Web Mining Discovering Knowledge from Hypertext Data

Web Mining：从超文本数据中发现知识核心概念与背景《Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data》是一本探讨如何从网络中的超文本数据中提取有价值信息的专业书籍。作者Soumen Chakrabarti是数据挖掘领域的知名专家，在书中详细介绍了从万维网这一巨大资源中获取知识的技术和方法。关键知识点概述 Web Mining定义与分类： Web Mining是一种从网页及其关联结构中提取有用信息的过程。主要分类包括：内容挖掘（Content Mining）、结构挖掘（Structure Mining）

数据挖掘 7 2024-10-31

Data Warehouse and Data Mining Overview

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过

数据挖掘 14 2024-11-03

Data Mining Course Materials Overview

数据挖掘课程资料主要涵盖了解析大型、复杂且信息丰富的数据集的重要性，及数据挖掘过程的目标、主要任务和技术来源。本课程介绍了数据挖掘的互动性过程及其基本步骤，强调数据质量对挖掘结果的影响，以及数据仓库与数据挖掘的关系。第一章：介绍数据挖掘的基本概念，包括以下关键新词：- Verify（验证）— 确保数据的准确性。- Formalize（形式化）— 将数据转换为适合分析的形式。- Dedicate（专注的）— 专家需专注，充分挖掘数据价值。数据挖掘过程中的重要概念：1. Scenario（想定）：指某种特定情况或预设结果。2. Notion（概念）：对数据的理解与假设。3. Spectrum（

数据挖掘 17 2024-10-25

Data-Mining-Steps-Overview

数据挖掘步骤数据收集和与处理：首先需要收集并整理相关数据。数据可以来自不同来源，如数据库、文件或实时数据流。数据清洗是重要的一步，确保数据没有缺失或错误。问题定义：明确数据挖掘的目标，制定清晰的问题定义，确保挖掘的过程和目标一致。数据挖掘算法执行：根据目标选择合适的算法，执行数据挖掘，提取数据中的规律和模式。结果解释和评估：对挖掘结果进行解读，评估其准确性和实用性，根据评估结果进行调整和优化。

数据挖掘 22 2024-11-05

Principles-of-Data-Mining-Overview

数据挖掘原理书籍概述《数据挖掘原理》是由 David Hand、Heikki Mannila 和 Padhraic Smyth 合著的一本经典数据挖掘教材，由 MIT 出版社于 2001 年出版。这本书全面介绍了从大型数据库中提取信息的数学与科学原理，非常适合初学者和专业人士阅读。作者简介 David Hand：英国著名统计学家，专注于数据挖掘和机器学习。 Heikki Mannila：芬兰计算机科学家，研究方向涵盖数据挖掘和生物信息学。 Padhraic Smyth：爱尔兰计算机科学家，专注于信息检索和机器学习。内容概览本书共分为 14 章，涵盖数据挖掘的各个方面。以下是每章的

数据挖掘 8 2024-10-31

The Handbook of Data Mining数据挖掘手册

英文原版的《数据挖掘手册》，内容挺全，讲得也算通俗易懂。适合你平时查概念、过一遍流程逻辑，是遇到一些算法搞不清楚的时候，翻一下它还挺有用的。页面排版清爽，不会那种一页密密麻麻，全是干货但读着还挺轻松。数据挖掘的核心概念，比如分类、聚类、关联规则这些，在这本里都有。每个方法后面还配了具体例子，逻辑走得也比较顺，有点像入门+实战的组合拳。像是 Apriori 算法，除了原理，还提了下实际业务场景，挺接地气的。如果你平时用Python或者R搞点小项目，这本也能当工具书用，比如模型评估那一章就系统，不是那种蜻蜓点水的讲法。哦对了，英文不算复杂，差不多技术文档水平，读起来还行。你要是刚开始入门，想

数据挖掘 0 2025-06-29

Mining Massive Datasets Overview

Mining of Massive Datasets is based on Stanford Computer Science course CS246: Mining Massive Datasets (and CS345A: Data Mining). The book is designed for undergraduate computer science students with no formal prerequisites. Most chapters include further reading references for deeper exploration. It

算法与数据结构 7 2024-10-31

Data Mining Principles

数据挖掘原理是指从大量的数据中提取有价值的信息和知识的过程。这个过程通常包括数据的清洗、集成、选择、变换、挖掘和评估等多个步骤。通过运用统计学、机器学习和数据库系统等技术，数据挖掘能够识别数据中的模式和关系，为决策提供支持。

数据挖掘 9 2024-10-31