重點大學計算機專業係列教材：數據挖掘原理與算法（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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毛國君 等 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 計算機專業
• 高等教育
• 算法
• 數據分析
• 人工智能
• 模式識彆
• 統計學習
• 教材

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302158769

版次：2

商品編碼：10155810

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2007-12-01

用紙：膠版紙

頁數：329

編輯推薦

　　《數據挖掘原理與算法》(第2版)共分8章，各章相對獨立成篇，以利於讀者選擇性學習。在每章後麵都設置專門一節來對本章內容和文獻引用情況進行歸納，它不僅可以幫助讀者對相關內容進行整理，而且也起到對本內容相關文獻的注釋性索引功能。第1章是緒論，係統地介紹瞭數據挖掘産生的商業和技術背景，從不同側麵剖析瞭數據挖掘的概念和應用價值；第2章給齣瞭知識發現的過程分析和應用體係結構設計；第3章對關聯規則挖掘的原理和算法進行全麵闡述；第4章給齣分類的主要理論和算法描述；第5章討論聚類的常用技術和算法；第6章對時問序列分析技術和序列挖掘算法進行論述；第7章係統地介紹瞭Web挖掘的主要研究領域和相關技術及算法；第8章是對空間數據挖掘技術和算法的分析和講述……

內容簡介

　　本書是一本全麵介紹數據挖掘和知識發現技術的專業書籍，它係統地闡述瞭數據挖掘和知識發現技術的産生、發展、應用以及相關概念、原理和算法，對數據挖掘中的主要技術分支，包括關聯規則、分類、聚類、序列、空間以及web挖掘等進行瞭理淪剖析和算法描述。本書的許多內容是作者們在攻讀博士學位期間的工作總結，一方麵，對於相關概念和技術的闡述盡量先從理論分析人手，在此基礎上進行技術歸納；另一方麵，為瞭保證技術的係統性，所有的挖掘模型和算法描述都在統一的技術歸納框架下進行。同時，為瞭避免抽象算法描述給讀者帶來的理解睏難，本書的所有典型算法都通過具體跟蹤執行實例來進一步說明。
　　本書共分8章，各章相對獨立成篇，以利於讀者選擇性學習。在每章後麵都設置專門一節來對本章內容和文獻引用情況進行歸納，它不僅可以幫助讀者對相關內容進行整理，而且也起到對本內容相關文獻的注釋性索引功能。第1章是緒論，係統地介紹瞭數據挖掘産生的商業和技術背景，從不同側麵剖析瞭數據挖掘的概念和應用價值；第2章給齣瞭知識發現的過程分析和應用體係結構設計；第3章對關聯規則挖掘的原理和算法進行全麵闡述；第4章給齣分類的主要理論和算法描述；第5章討論聚類的常用技術和算法；第6章對時間序列分析技術和序列挖掘算法進行論述；第7章係統地介紹瞭Web挖掘的主要研究領域和相關技術及算法；第8章是對空間數據挖掘技術和算法的分析和講述。
　　本書可作為計算機專業研究生或高年級本科生教材，也可以作為從事計算機研究和開發人員的參考資料。作為教材，教師可以根據課時安排進行選擇性教學。為瞭更好地讓教師進行選擇性教學，本書配有專門的教師用書，對內容的重點、難點和課時分配給齣瞭對應的建議，對重要的和難度較大的習題進行瞭分析和解答。對於研究人員，本書是一本高參考價值的專業書籍。對於軟件技術人員，可以把它當作提高用書或參考資料，一些算法可以通過改造用於實際的應用係統中。

目錄

第1章緒論
1.1數據挖掘技術的産生與發展
1.1.1數據挖掘技術的商業需求分析
1.1.2數據挖掘産生的技術背景分析
1.2數據挖掘研究的發展趨勢
1.3數據挖掘概念
1.3.1從商業角度看數據挖掘技術
1.3.2數據挖掘的技術含義
1.3.3數據挖掘研究的理論基礎
1.4數據挖掘技術的分類問題
1.5數據挖掘常用的知識錶示模式與方法
1.5.1廣義知識挖掘
1.5.2關聯知識挖掘
1.5.3類知識挖掘
1.5.4預測型知識挖掘
1.5.5特異型知識挖掘
1.6不同數據存儲形式下的數據挖掘問題
1.6.1事務數據庫中的數據挖掘
1.6.2關係型數據庫中的數據挖掘
1.6.3數據倉庫中的數據挖掘
1.6.4在關係模型基礎上發展的新型數據庫中的數據
挖掘
1.6.5麵嚮應用的新型數據源中的數據挖掘
1.6.6Web數據源中的數據挖掘
1.7粗糙集方法及其在數據挖掘中的應用
1.7.1粗糙集的一些重要概念
1.7.2粗糙集應用舉例
1.7.3粗糙集方法在KDD中的應用範圍
1.8數據挖掘的應用分析
1.8.1數據挖掘與CRM
1.8.2數據挖掘應用的成功案例分析
1.9本章小結和文獻注釋
習題1
第2章知識發現過程與應用結構
2.1知識發現的基本過程
2.1.1數據抽取與集成技術要點
2.1.2數據清洗與預處理技術要點
2.1.3數據的選擇與整理技術要點
2.1.4數據挖掘技術要點
2.1.5模式評估技術要點
2.2數據庫中的知識發現處理過程模型
2.2.1階梯處理過程模型
2.2.2螺鏇處理過程模型
2.2.3以用戶為中心的處理模型
2.2.4聯機KDD模型
2.2.5支持多數據源多知識模式的KDD處理模型
2.3知識發現軟件或工具的發展
2.3.1獨立的知識發現軟件
2.3.2橫嚮的知識發現工具集
2.3.3縱嚮的知識發現解決方案
2.3.4KDD係統介紹
2.4知識發現項目的過程化管理
2.5數據挖掘語言介紹
2.5.1數據挖掘語言的分類
2.5.2數據挖掘查詢語言
2.5.3數據挖掘建模語言
2.5.4通用數據挖掘語言
2.5.5DMQL挖掘查詢語言介紹
2.6本章小結和文獻注釋
習題2
第3章關聯規則挖掘理論和算法
3.1基本概念與解決方法
3.2經典的頻繁項目集生成算法分析
3.2.1項目集空間理論
3.2.2經典的發現頻繁項目集算法
3.2.3關聯規則生成算法
3.3Apriori算法的性能瓶頸問題
3.4Apriori的改進算法
3.4.1基於數據分割（Partition）的方法
3.4.2基於散列（Hash）的方法
3.4.3基於采樣（Sampling）的方法
3.5對項目集空間理論的發展
3.5.1Close算法
3.5.2FP�瞭ree算法
3.6項目集格空間和它的操作
3.7基於項目集操作的關聯規則挖掘算法
3.7.1關聯規則挖掘空間
3.7.2三個實用算子
3.7.3最大頻繁項目集格的生成算法
3.7.4ISS�睤M算法執行示例
3.8改善關聯規則挖掘質量問題
3.8.1用戶主觀層麵
3.8.2係統客觀層麵
3.9約束數據挖掘問題
3.9.1約束在數據挖掘中的作用
3.9.2約束的類型
3.10時態約束關聯規則挖掘
3.11關聯規則挖掘中的一些更深入的問題
3.11.1多層次關聯規則挖掘
3.11.2多維關聯規則挖掘
3.11.3數量關聯規則挖掘
3.12數量關聯規則挖掘方法
3.12.1數量關聯規則挖掘問題
3.12.2數量關聯規則的分類
3.12.3數量關聯規則挖掘的一般步驟
3.12.4數值屬性離散化問題及算法
3.13本章小結和文獻注釋
習題3
第4章分類方法
4.1分類的基本概念與步驟
4.2基於距離的分類算法
4.3決策樹分類方法
4.3.1決策樹基本算法概述
4.3.2ID3算法
4.3.3C4.5算法
4.4貝葉斯分類
4.4.1貝葉斯定理
4.4.2樸素貝葉斯分類
4.4.3EM算法
4.5規則歸納
4.5.1AQ算法
4.5.2CN2 算法
4.5.3FOIL算法
4.6與分類有關的其他問題
4.6.1分類數據預處理
4.6.2分類器性能的錶示與評估
4.7本章小結和文獻注釋
習題4
第5章聚類方法
5.1概述
5.1.1聚類分析在數據挖掘中的應用
5.1.2聚類分析算法的概念與基本分類
5.1.3距離與相似性的度量
5.2劃分聚類方法
5.2.1k�財驕�算法
5.2.2PAM
5.2.3其他方法
5.3層次聚類方法
5.3.1AGNES算法
5.3.2DIANA算法
5.3.3其他聚類方法
5.4密度聚類方法
5.5其他聚類方法
5.5.1STING算法
5.5.2SOM算法
5.5.3COBWEB算法
5.5.4模糊聚類算法FCM
5.6本章小結和文獻注釋
習題5
第6章時間序列和序列模式挖掘
6.1時間序列及其應用
6.2時間序列預測的常用方法
6.2.1確定性時間序列預測方法
6.2.2隨機時間序列預測方法
6.2.3其他方法
6.3基於ARMA模型的序列匹配方法
6.3.1基本概念
6.3.2利用基本概念建立模型
6.3.3構造判彆函數
6.4基於離散傅裏葉變換的時間序列相似性查找
6.4.1完全匹配
6.4.2子序列匹配
6.5基於規範變換的查找方法
6.5.1基本概念
6.5.2查找方法
6.6序列挖掘
6.6.1基本概念
6.6.2數據源的形式
6.6.3序列模式挖掘的一般步驟
6.7AprioriAll 算法
6.8AprioriSome 算法
6.9GSP算法
6.10本章小結和文獻注釋
習題6
第7章Web挖掘技術
7.1Web挖掘的意義
7.2Web挖掘的分類
7.3Web挖掘的含義
7.3.1Web挖掘與信息檢索
7.3.2Web挖掘與信息抽取
7.4Web挖掘的數據來源
7.4.1服務器日誌數據
7.4.2在綫市場數據
7.4.3Web頁麵
7.4.4Web頁麵超鏈接關係
7.4.5其他信息
7.5Web內容挖掘方法
7.5.1爬蟲與Web內容挖掘
7.5.2虛擬的Web視圖
7.5.3個性化與Web內容挖掘
7.5.4對Web頁麵內文本信息的挖掘
7.5.5對Web頁麵內多媒體信息挖掘
7.5.6Web頁麵內容的預處理
7.6Web訪問信息挖掘方法
7.6.1Web訪問信息挖掘的特點
7.6.2Web訪問信息挖掘的意義
7.6.3Web訪問信息挖掘的數據源
7.6.4Web訪問信息挖掘的預處理
7.6.5其他信息的預處理技術
7.6.6在Web訪問挖掘中的常用技術
7.6.7Web訪問信息挖掘的要素構成
7.6.8利用Web訪問信息挖掘實現用戶建模
7.6.9利用Web訪問信息挖掘發現導航模式
7.6.10利用Web訪問信息挖掘改進訪問效率
7.6.11利用Web訪問信息挖掘進行個性化服務
7.6.12利用Web訪問信息挖掘進行商業智能發現
7.6.13利用Web訪問信息挖掘進行用戶移動模式發現
7.6.14利用協作推薦的方法實現實時個性化推薦的例子
7.7Web結構挖掘方法
7.7.1頁麵重要性的評價方法
7.7.2頁麵等級
7.7.3權威頁麵和中心頁麵
7.7.4Web站點結構的預處理
7.8本章小結和文獻注釋
習題7
第8章空間挖掘
8.1引言
8.2空間數據概要
8.2.1空間數據的復雜性特徵
8.2.2空間查詢問題
8.2.3空間數據結構
8.2.4專題地圖
8.3空間數據挖掘基礎
8.4空間統計學
8.5泛化與特化
8.5.1逐步求精
8.5.2泛化
8.5.3最臨近方法
8.5.4統計信息網格方法STING
8.6空間規則
8.7空間分類算法
8.7.1ID3擴展
8.7.2空間決策樹
8.8空間聚類算法
8.8.1基於隨機搜索的聚類方法CLARANS擴展
8.8.2大型空間數據庫基於距離分布的聚類算法DBCLASD
8.8.3BANG
8.8.4小波聚類
8.8.5近似值
8.9空間挖掘的其他問題
8.10空間數據挖掘原型係統介紹
8.11空間數據挖掘的研究現狀
8.12空間數據挖掘的研究與發展方嚮
8.13空間數據挖掘與相關學科的關係
8.13.1空間數據挖掘與空間數據庫
8.13.2空間數據挖掘與空間數據倉庫
8.13.3空間數據挖掘與空間聯機分析處理
8.13.4空間數據挖掘與地理信息係統
8.14數字地球
8.15本章小結和文獻注釋
習題8
參考文獻

前言/序言

大數據時代下的智慧引擎：深度解析數據挖掘的核心理念與前沿算法 在信息爆炸的時代，數據已然成為驅動各行各業發展的核心要素。如何從海量、異構、無序的數據中發掘齣隱藏的價值，轉化為具有指導意義的知識，進而驅動智能決策與創新應用，已成為學術界和産業界共同關注的焦點。本書正是基於這一時代背景，緻力於係統性地梳理和闡釋數據挖掘的原理與核心算法，旨在為讀者構建一個紮實而全麵的知識體係，使其能夠深入理解並掌握數據挖掘這一強大的技術工具。 一、 數據挖掘：開啓智能時代的大門 數據挖掘（Data Mining）並非僅僅是簡單的統計分析或數據庫查詢，它是一門交叉學科，融閤瞭統計學、機器學習、數據庫技術、模式識彆、人工智能等多個領域的理論與方法。其核心目標在於從大規模數據集中發現有意義的模式、關聯、趨勢和知識，並將其應用於預測、分類、聚類、關聯規則發現等各種實際問題。本書將從最根本的層麵齣發，引導讀者理解數據挖掘的本質，明確其在不同應用場景下的定位與價值，從而為後續深入學習奠定堅實基礎。 二、 數據挖掘流程：從原始數據到決策洞察的係統工程 任何一項成功的數據挖掘項目，都離不開一個嚴謹而係統化的流程。本書將詳細拆解數據挖掘的典型流程，並對每個環節進行深入剖析： 數據理解（Data Understanding）： 這一階段是所有後續工作的前提。我們將講解如何初步瞭解數據集的背景信息、數據類型、字段含義，以及可能存在的潛在問題。通過探索性數據分析（EDA），讀者將學會使用各種可視化工具和統計方法，如直方圖、散點圖、箱綫圖、均值、方差、相關係數等，來洞察數據的分布特徵、異常值、缺失值等。理解數據的“前世今生”，是確保挖掘結果有效性的第一步。 數據準備（Data Preparation）： 原始數據往往充斥著噪聲、缺失值、不一緻性等問題，直接應用於挖掘算法會嚴重影響結果的準確性和可靠性。本書將係統介紹多種數據預處理技術，包括： 數據清洗（Data Cleaning）： 如何識彆和處理異常值，填補缺失值（如均值填充、中位數填充、迴歸填充、模型預測填充等），以及如何處理重復記錄和不一緻的數據格式。 數據集成（Data Integration）： 當數據來源於多個異構數據源時，如何將它們有效地整閤起來，解決模式衝突、實體識彆等問題。 數據變換（Data Transformation）： 將數據轉換成適閤挖掘算法的形式，例如： 規範化與標準化（Normalization & Standardization）： 將數據縮放到統一的範圍，避免量綱不一緻對算法産生影響（如最小-最大規範化、Z-score標準化）。 離散化（Discretization）： 將連續型變量轉換為離散型變量，簡化模型或滿足特定算法的要求（如等寬分箱、等頻分箱、基於模型的分箱）。 特徵構造（Feature Construction）： 基於已有特徵生成新的、更有意義的特徵，以提高模型的錶達能力。 數據規約（Data Reduction）： 在保證信息損失最小的前提下，減小數據集的規模，提高挖掘效率和模型性能。我們將介紹維度規約（如主成分分析PCA、因子分析）和樣本規約（如抽樣、聚類采樣、基於密度采樣）等方法。 模型構建（Modeling）： 這是數據挖掘的核心環節，我們將深入探討各種主流的數據挖掘算法。本書將按照不同的任務類型進行劃分，並詳細介紹其原理、優缺點、適用場景以及關鍵參數的調優策略。 模型評估（Evaluation）： 即使構建瞭模型，也需要對其性能進行客觀公正的評估，以判斷其是否滿足業務需求，並進行必要的優化。本書將詳細介紹各種評估指標，如： 分類模型評估： 準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-score、ROC麯綫與AUC值、混淆矩陣等。 迴歸模型評估： 均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、決定係數（R-squared）等。 聚類模型評估： 輪廓係數（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指數、Davies-Bouldin指數等。 知識部署（Deployment）： 最終，數據挖掘的價值體現在將挖掘齣的知識應用於實際業務決策中。本書將簡要探討如何將訓練好的模型集成到生産環境中，如何持續監控模型性能，以及如何根據業務變化對模型進行更新與迭代。 三、 核心數據挖掘任務與算法深度解析 本書將聚焦於數據挖掘最核心、最常用的幾種任務類型，並對其背後的算法原理進行由淺入深的講解： 分類（Classification）： 預測一個樣本屬於哪個預定義類彆。我們將深入介紹以下經典算法： 決策樹（Decision Trees）： 如ID3、C4.5、CART等算法，講解如何構建一棵能夠進行預測的樹狀結構，包括信息增益、增益率、基尼係數等選擇分裂屬性的準則，以及剪枝技術。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）： 講解綫性SVM和非綫性SVM，核函數的概念（如多項式核、徑嚮基函數核RBF），以及其在高維空間中的強大分類能力。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 基於貝葉斯定理的概率分類器，講解其“樸素”假設及其在文本分類等領域的廣泛應用。 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）： 基於實例的學習方法，講解如何根據樣本的K個最近鄰居來預測其類彆。 集成學習（Ensemble Learning）： 如隨機森林（Random Forest）和梯度提升樹（Gradient Boosting Trees, GBT，包括AdaBoost、XGBoost、LightGBM等），講解如何通過組閤多個弱學習器來構建更強大、更魯棒的分類器，這代錶瞭當前分類任務的先進水平。 神經網絡與深度學習基礎（Neural Networks & Deep Learning Basics）： 簡要介紹感知機、多層感知機（MLP）以及它們在分類任務中的應用，為後續理解更復雜的深度學習模型打下基礎。 迴歸（Regression）： 預測一個連續型的目標變量。我們將探討： 綫性迴歸（Linear Regression）： 包括簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，講解最小二乘法求解模型參數。 嶺迴歸（Ridge Regression）與Lasso迴歸（Lasso Regression）： 講解L1和L2正則化如何防止過擬閤，提高模型的泛化能力。 決策樹迴歸： 決策樹在迴歸任務中的應用。 支持嚮量迴歸（Support Vector Regression, SVR）： SVM在迴歸問題上的擴展。 聚類（Clustering）： 將數據集劃分為若乾個簇，使得同一簇內的樣本相似度高，不同簇間的樣本相似度低。我們將深入講解： K-Means算法： 最經典、最常用的聚類算法之一，講解其迭代優化過程，以及選擇K值的重要性。 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 分為凝聚型（自底嚮上）和分裂型（自頂嚮下），生成一個層次結構的聚類樹。 基於密度的聚類（Density-Based Clustering）： 如DBSCAN算法，能夠發現任意形狀的簇，並能有效處理噪聲點。 模型基聚類（Model-Based Clustering）： 如高斯混閤模型（Gaussian Mixture Models, GMM），假設數據由多個概率分布生成，並用EM算法求解。 關聯規則挖掘（Association Rule Mining）： 發現數據集中項集之間的有趣關聯。我們將詳細介紹： Apriori算法： 尋找頻繁項集的基礎算法，講解其嚮下封閉性質和候選生成、剪枝策略。 FP-Growth算法： 比Apriori更高效的頻繁項集挖掘算法，利用FP-tree結構。 強關聯規則的生成： 如何從頻繁項集中生成具有高置信度的關聯規則，如置信度（Confidence）、支持度（Support）、提升度（Lift）等度量。 異常檢測（Anomaly Detection）： 識彆數據集中與其他樣本顯著不同的異常點。我們將介紹基於統計的方法、基於距離的方法、基於密度的方法以及基於模型的方法。 四、 實踐導嚮與前沿展望 本書在講解理論知識的同時，也高度重視實踐性。雖然本書專注於原理與算法，但不迴避實際應用中的挑戰，並會適時提及如何將這些理論知識應用於解決實際問題。此外，本書還將對數據挖掘領域的一些前沿發展趨勢進行展望，例如： 大數據處理框架： 如Hadoop、Spark等，如何支持大規模數據挖掘。 文本挖掘與自然語言處理： 從非結構化文本中提取信息。 圖挖掘： 在社交網絡、知識圖譜等領域應用。 時間序列分析： 預測股票價格、交通流量等。 可解釋性AI（Explainable AI, XAI）： 如何讓數據挖掘模型的決策過程更易於理解。 隱私保護數據挖掘： 在保護用戶隱私的前提下進行數據挖掘。 結語 本書力求成為讀者在數據挖掘學習道路上的忠實夥伴，通過嚴謹的理論闡述、清晰的算法剖析和全麵的流程講解，幫助讀者構建起堅實的數據挖掘知識體係。掌握數據挖掘的技術，不僅能夠幫助我們更好地理解過去，預測未來，更能驅動創新，賦能智能，最終在日新月異的數字時代贏得先機。希望本書能激發您對數據挖掘的濃厚興趣，並為您在這一激動人心的領域中開啓探索之旅提供強大的支持。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到《數據挖掘原理與算法（第2版）》之前，我對數據挖掘的認識還停留在一些零散的知識點上，讀完之後，感覺像是被打通瞭任督二脈。書中很多地方的講解都非常接地氣，尤其是算法的實現部分，作者給齣的僞代碼或者簡單的代碼片段，讓我能很快地理解算法是如何在計算機上運行的。我印象最深的是在講到異常檢測時，書中介紹瞭多種不同的方法，從統計學方法到基於距離的方法，再到基於模型的方法，每種方法都有詳細的解釋和適用場景的分析，這讓我意識到異常檢測並非單一的技巧，而是需要根據具體數據和業務需求來選擇閤適的工具。另外，書中對於數據預處理和特徵工程的重視程度也讓我受益匪淺，這部分內容往往是影響模型效果的關鍵，而本書在這方麵的內容非常充實，提供瞭不少實用的技巧和建議，讓我對如何“煉製”齣高質量的數據有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

這是一本我期待瞭很久的書，拿到《數據挖掘原理與算法（第2版）》後，迫不及待地一睹為快。書中給我最大的驚喜是其對概念的解釋非常到位，往往一個復雜的算法，作者都能用非常簡潔明瞭的語言將其核心思想提煉齣來，然後通過詳細的步驟和圖示進行分解，使得我這樣的初學者也能輕鬆理解。在講解聚類算法時，作者不僅介紹瞭K-means，還對層次聚類和DBSCAN等多種算法進行瞭深入的探討，並對它們的優缺點進行瞭詳細的對比，這讓我對不同聚類方法的適用性有瞭更全麵的認識。此外，書中還包含瞭一些關於數據挖掘倫理和隱私保護的討論，這對於我們這些未來的從業者來說，是非常重要且值得深思的。總的來說，這本書在理論深度、內容廣度以及實踐指導性上都做得非常齣色，是一本真正能夠幫助讀者掌握數據挖掘核心技術的佳作，值得反復研讀。

評分☆☆☆☆☆

作為一名即將步入研習階段的學生，《數據挖掘原理與算法（第2版）》無疑為我打開瞭一扇新的大門。這本書的深度和係統的性是我選擇它的主要原因。作者在介紹各種算法時，不僅列舉瞭其核心思想，還深入剖析瞭算法的數學原理和推導過程，這對於我理解算法背後的邏輯至關重要。例如，在講解集成學習方法時，書中對Bagging和Boosting的原理進行瞭詳細的對比分析，並給齣瞭它們在不同場景下的優劣勢，這讓我對如何選擇閤適的集成方法有瞭更清晰的認識。我特彆喜歡書中對降維技術部分的闡述，PCA和LDA的推導過程清晰易懂，並且書中還提供瞭 Python 代碼示例，方便我進行實踐驗證。此外，本書在內容上緊跟時代步伐，提到瞭近年來在數據挖掘領域備受關注的一些新技術和新方法，這對於保持知識的前沿性非常有幫助。總的來說，這本書的學術價值很高，內容詳實，絕對是深入研究數據挖掘的寶貴參考資料。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習一門技術，尤其是像數據挖掘這樣需要深度理解的學科，找一本權威且易懂的書籍至關重要。這次有幸接觸到《數據挖掘原理與算法（第2版）》，給我留下瞭深刻的印象。書中的邏輯結構安排得非常閤理，從最基本的數據預處理概念開始，一步步深入到各種核心算法的原理和實現。我尤其欣賞作者在講解關聯規則挖掘時，將Apriori算法的步驟分解得非常清晰，並且詳細解釋瞭“支持度”、“置信度”等關鍵概念的含義及其計算方法。此外，書中還提及瞭一些更高級的主題，例如深度學習在數據挖掘中的應用，雖然隻是點到為止，但足以激發我對這部分內容的學習興趣。對我來說，最吸引人的是書中不僅僅停留在算法的理論講解，還通過一些具體的案例分析，展示瞭這些算法在實際問題中的應用場景，比如在用戶行為分析、欺詐檢測等方麵的應用，這讓我能更好地理解算法的價值所在。這本書的語言風格也比較嚴謹，但又不失可讀性，對於想要係統學習數據挖掘知識的讀者來說，絕對是一個不錯的選擇。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《數據挖掘原理與算法（第2版）》，迫不及待地翻閱瞭一下，雖然還沒有深入研究，但整體感覺還是挺紮實的。開篇的章節快速迴顧瞭機器學習的基礎知識，這對於我這種有過一些初步瞭解但基礎不太牢固的學習者來說，真是及時雨。作者在介紹一些經典的分類算法時，比如決策樹和支持嚮量機，並沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是先從直觀的幾何理解入手，再逐步引入數學模型，這種循序漸進的方式讓我感覺很容易抓住核心思想。而且，書中穿插瞭不少圖示，將抽象的概念形象化，比如在解釋K-means聚類時，用不同顔色的點和中心點來演示迭代過程，效果非常明顯。我特彆關注瞭書中關於特徵工程的部分，這塊內容往往是實戰中的難點，而本書在這方麵也給齣瞭不少實用的建議，比如如何處理缺失值、如何進行特徵選擇和特徵提取，這對我後續做項目非常有指導意義。總的來說，作為一本重點大學的係列教材，它在內容的深度和廣度上都做得不錯，理論與實踐的結閤也比較恰當，值得花時間去細細品味。

評分☆☆☆☆☆

希望你能越做越好，成長有你有我大傢一起來，很好的寶貝。

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學習學習再學習，提高提高再提高！

評分☆☆☆☆☆

打開書本[SM]，[ZZ]裝幀精美，紙張很乾淨，文字排版看起來非常舒服非常的驚喜，讓人看得欲罷不能，每每捧起這本書的時候 似乎能夠感覺到作者毫無保留的把作品呈現在我麵前。 [BJTJ]作業深入淺齣的寫作手法能讓本人猶如身臨其境一般，好似一杯美式咖啡，看似快餐，其實值得迴味 無論男女老少，第一印象最重要。”[NRJJ]從你留給彆人的第一印象中，就可以讓彆人看齣你是什麼樣的人。[SZ]所以多讀書可以讓人感覺你知書答禮，頗有風度。 多讀書，可以讓你多增加一些課外知識。培根先生說過：“知識就是力量。”不錯，多讀書，增長瞭課外知識，可以讓你感到渾身充滿瞭一股力量。這種力量可以激勵著你不斷地前進，不斷地成長。從書中，你往往可以發現自己身上的不足之處，使你不斷地改正錯誤，擺正自己前進的方嚮。所以，書也是我們的良師益友。 多讀書，可以讓你變聰明，變得有智慧去戰勝對手。書讓你變得更聰明，你就可以勇敢地麵對睏難。讓你用自己的方法來解決這個問題。這樣，你又嚮你自己的人生道路上邁齣瞭一步。 多讀書，也能使你的心情便得快樂。讀書也是一種休閑，一種娛樂的方式。讀書可以調節身體的血管流動，使你身心健康。[QY]所以在書的海洋裏遨遊也是一種無限快樂的事情。用讀書來為自己放鬆心情也是一種十分明智的。 讀書能陶冶人的情操，給人知識和智慧。所以，我們應該多讀書，為我們以後的人生道路打下好的、紮實的基礎！讀書養性，讀書可以陶冶自己的性情，使自己溫文爾雅，具有書捲氣；讀書破萬捲，下筆如有神，多讀書可以提高寫作能力，寫文章就纔思敏捷；舊書不厭百迴讀，熟讀深思子自知，讀書可以提高理解能力，隻要熟讀深思，你就可以知道其中的道理瞭；讀書可以使自己的知識得到積纍，君子學以聚之。總之，愛好讀書是好事。讓我們都來讀書吧。 其實讀書有很多好處,就等有心人去慢慢發現. 最大的好處是可以讓你有屬於自己的本領靠自己生存。 最後在好評一下京東客服服務態度好，送貨相當快,包裝仔細！這個也值得贊美下 希望京東這樣保持下去，越做越好

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看瞭看網上評價這本書很不錯，買來讀一讀，將來好跟導師聊聊

評分☆☆☆☆☆

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希望你能越做越好，成長有你有我大傢一起來，很好的寶貝。