Data Mining Concepts,Models,Methods,and Algorithms

数据挖掘——概念、模型、方法和算法 DATA MINING Concepts，Models，Methods，and Algorithms（美）Mehmed Kantardzic著，闪四清、陈茵程、雁等译，清华大学出版社

数据挖掘领域的进阶书籍《Data Mining Methods and Models》还挺值得一读的，尤其是你已经有点基础，想系统了解那些更实用、更底层的算法和模型时。书里的技术像分类、聚类、关联规则啥的都讲得比较透，配合真实案例，能直接让你联想到实际业务里的用法。作者 Daniel T. Larose 也不是那种只讲理论的学者，写得还挺接地气，配合你平时做项目时的数据需求，刚刚好。

《数据挖掘概念与技术》（第二版）是数据科学领域的一部权威著作，由Jiawei Han和Micheline Kamber合著，全面介绍了数据挖掘的基础理论、核心技术和实际应用。 数据挖掘概述 1.1 数据挖掘的重要性 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含的信息和知识的过程。它有助于揭示数据背后的趋势和模式，支持企业决策、推动科学研究、改善公共服务等。 1.2 数据挖掘的概念 数据挖掘涵盖多个阶段，包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约、数据挖掘算法、模式评估和知识表示。其目标是从数据中自动检测模式并转化为可理解的知识。 1.3 数据挖掘的对象 数据挖掘

数据挖掘中的10大算法抽象的介绍参考：1. 数据挖掘的10大算法2. ICDM 06关于“数据挖掘中数据挖掘的10大算法”的小组讨论3. 数据挖掘的10大算法4. 数据挖掘前10大算法的18个候选算法5. T-61.6020计算机与信息科学专题课程II P：数据挖掘和机器学习中的流行算法6. IEEE数据挖掘国际会议

光学字符识别（OCR）是一种技术，它允许计算机自动识别并转换图像中的文本为可编辑、可搜索的数据。这种技术在日常生活中广泛应用，如扫描文档、车牌识别、票据处理等。在本项目中，我们讨论的是一款小型OCR应用程序，它的核心是利用数据挖掘算法来提高识别准确性。我们要理解OCR的工作原理。OCR技术通常包括图像预处理、特征提取、模式识别和后处理四个步骤。图像预处理阶段涉及调整图像质量，例如去除噪声、二值化（将图像转化为黑白）、倾斜校正等。特征提取是识别关键部分，通过检测字母或数字的形状、大小和方向来创建特征向量。模式识别则根据这些特征来匹配已知的字符模板，而后处理用来修正可能的识别错误。在这个小型OCR

This seminal work by Jiawei Han and Micheline Kamber offers a comprehensive exploration of data mining principles and practices. The authors delve into the intricacies of extracting meaningful patterns and insights from large datasets, providing readers with a robust understanding of this rapidly ev

数据挖掘领域里的老朋友——《Data Mining: Concepts and Techniques》第三版，内容扎实不花哨，挺适合前端或全栈工程师深入理解后端数据逻辑。别看是讲算法和模型的书，里面其实不少概念跟前端用户行为、优化推荐系统、可视化图表都能挂上钩。 数据挖掘的基础部分讲得挺透，什么是数据挖掘、能挖啥类型的数据、常见的模式类型，比如频繁项集、分类、聚类等等，一上来就帮你把轮廓勾勒清楚了，后续看别的内容也不会太吃力。 有一章专讲数据预，像数据清洗、约简、变换这些。咱们平时对接接口，后端数据格式混乱时，是不是经常手写点归一化或字段映射？这部分内容能让你理顺这些操作背后的逻辑，写工具函数

韩家伟的数据挖掘书，属于那种看完你会忍不住翻第二遍的类型。不光讲了传统的频繁项集挖掘，像是 Apriori 和 FP-Growth，也把近几年比较火的并行算法、流数据都带上了，覆盖面挺全的，适合前端、后端、算法方向都顺便过一眼。 频繁项集的挖掘，基本上是数据挖掘的老大难了。书里把Apriori讲得还挺清楚，配合这篇文章看，细节会更容易理解。像support、confidence这些概念，在推荐系统或购物篮里用得挺多，实际场景也蛮常见。 FP-Growth比 Apriori 效率高不少，适合大数据量的时候上，核心就是用压缩的前缀树搞定重复扫描问题。参考这个链接FP-Growth 频繁项集挖掘算法

This review covers the third edition of Data Mining Concepts and Techniques. Written in accessible English, the epub format provides a pleasant reading experience in Adobe Digital Editions.