ADM: 数据挖掘的先驱

数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中自动发现有价值信息的过程，随着信息技术的发展，企业和组织面临的数据量巨大且复杂多样。数据挖掘技术通过模式识别、关联分析等操作，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。其主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析和异常检测等。数据挖掘技术自20世纪80年代末以来得到迅速发展，应用范围涵盖社交媒体分析、推荐系统等多个领域。面临的挑战包括数据质量、大规模数据处理、算法效率与可扩展性、隐私保护以及模型解释性问题。

金融数据挖掘与商业数据挖掘方面的建模资料已经准备就绪。

数据挖掘模块基于监督分类中的正类问题，训练集中的样本稀缺。此外，许多属性在不同实例中具有多种取值，因此特征选择的应用显得尤为方便。过滤器包括异常值处理、重新采样、离散化以及SMOTE模型。分类器采用SVM，通过参数扫描来优化。另外，随机森林和LibSVM评估模型的表现通过10FCV进行预测。

研究生数据挖掘课程课件，供学习参考。

随着互联网技术的迅速发展，网络上的数据量呈现爆炸式增长，如何有效地从这些海量数据中提取有价值的信息和知识成为了信息技术的重要议题。Web数据挖掘是一项重要的技术，通过对网络数据的分析发现隐藏的模式、趋势和关联性等有用信息。XML作为一种半结构化数据格式，在Web数据挖掘中发挥着关键作用，不仅提供丰富的标记语言支持，还能灵活地表达和存储各种类型的数据。XML数据挖掘涉及分析XML文档的内容、结构及其关系，以揭示潜在的模式或规律。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。

这些书籍提供了深入的数据挖掘知识和技能，适合不同水平的读者。它们涵盖了从基础概念到高级应用的内容，为学习者提供了全面的学习资源。

《图像数据挖掘》一书是由Diane J. Cook与Lawrence B. Holder合著，两位作者均来自华盛顿州立大学电气工程与计算机科学学院。该书由Wiley-Interscience出版，版权归2007年John Wiley & Sons, Inc.所有，于新泽西州霍博肯出版，并在加拿大同步发行。本书深入探讨了图像数据挖掘领域的核心概念、理论框架及实际应用，为读者提供了全面且深入的视角，帮助理解图像数据挖掘的复杂性和多样性。图像数据挖掘是从图像或视频数据中自动提取有用信息或知识的过程，涉及计算机视觉、模式识别、机器学习及人工智能等多个交叉学科。

数据挖掘是数据分析中广泛使用的技术，用于提取和分析大数据集。