數據挖掘導論（英文版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 譚，斯坦巴剋，庫馬爾 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 人工智能
• 數據分析
• 統計學習
• 模式識彆
• 算法
• 數據庫
• 商業智能
• 數據科學

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111316701

版次：1

商品編碼：10350780

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 經典原版書庫

開本：16開

齣版時間：2010-09-01

用紙：膠版紙

頁數：769

內容簡介

《數據挖掘導論（英文版）》全麵介紹瞭數據挖掘的理論和方法，著重介紹如何用數據挖掘知識解決各種實際問題，涉及學科領域眾多，適用麵廣。書中涵蓋5個主題：數據、分類、關聯分析、聚類和異常檢測。除異常檢測外，每個主題都包含兩章：前麵一章講述基本概念、代錶性算法和評估技術，後麵一章較深入地討論高級概念和算法。目的是使讀者在透徹地理解數據挖掘基礎的同時，還能瞭解更多重要的高級主題。包含大量的圖錶、綜閤示例和豐富的習題。·不需要數據庫背景。隻需要很少的統計學或數學背景知識。·網上配套教輔資源豐富，包括PPT、習題解答、數據集等。

目錄

Preface
1 Introduction
1.1 What Is Data Mining?
1.2 Motivating Challenges
1.3 The Origins of Data Mining
1.4 Data Mining Tasks
1.5 Scope and Organization of the Book
1.6 Bibliographic Notes
1.7 Exercises
2 Data
2.1 Types of Data
2.1.1 Attributes and Measurement
2.1.2 Types of Data Sets
2.2 Data Quality
2.2.1 Measurement and Data Collection Issues
2.2.2 Issues Related to Applications
2.3 Data Preprocessing
2.3.1 Aggregation
2.3.2 Sampling
2.3.3 Dimensionality Reduction
2.3.4 Feature Subset Selection
2.3.5 Feature Creation
2.3.6 Discretization and Binarization
2.3.7 Variable Transformation
2.4 Measures of Similarity and Dissimilarity
2.4.1 Basics
2.4.2 Similarity and Dissimilarity between Simple Attributes.
2.4.3 Dissimilarities between Data Objects
2.4.4 Similarities between Data Objects
2.4.5 Examples of Proximity Measures
2.4.6 Issues in Proximity Calculation
2.4.7 Selecting the Right Proximity Measure
2.5 Bibliographic Notes
2.6 Exercises
3 Exploring Data
3.1 The Iris Data Set
3.2 Summary Statistics
3.2.1 Frequencies and the Mode
3.2.2 Percentiles
3.2.3 Measures of Location: Mean and Median
3.2.4 Measures of Spread: Range and Variance
3.2.5 Multivariate Summary Statistics
3.2.6 Other Ways to Summarize the Data
3.3 Visualization
3.3.1 Motivations for Visualization
3.3.2 General Concepts
3.3.3 Techniques
3.3.4 Visualizing Higher-Dimensional Data
3.3.5 Do's and Don'ts
3.4 OLAP and Multidimensional Data Analysis
3.4.1 Representing Iris Data as a Multidimensional Array
3.4.2 Multidimensional Data: The General Case
3.4.3 Analyzing Multidimensional Data
3.4.4 Final Comments on Multidimensional Data Analysis
3.5 Bibliographic Notes
3.6 Exercises
Classification:
4 Basic Concepts, Decision Trees, and Model Evaluation
4.1 Preliminaries
4.2 General Approach to Solving a Classification Problem
4.3 Decision Tree Induction
4.3.1 How a Decision Tree Works
4.3.2 How to Build a Decision Tree
4.3.3 Methods for Expressing Attribute Test Conditions .
4.3.4 Measures for Selecting the Best Split
4.3.5 Algorithm for Decision Tree Induction
4.3.6 An Example: Web Robot Detection
4.3.7 Characteristics of Decision Tree Induction
4.4 Model Overfitting
4.4.1 Overfitting Due to Presence of Noise
4.4.2 Overfitting Due to Lack of Representative Samples .
4.4.3 Overfitting and the Multiple Comparison Procedure
4.4.4 Estimation of Generalization Errors
4.4.5 Handling Overfitting in Decision Tree Induction . .
4.5 Evaluating the Performance of a Classifier
4.5.1 Holdout Method
4.5.2 Random Subsampling
4.5.3 Cross-Validation
4.5.4 Bootstrap
4.6 Methods for Comparing Classifiers
4.6.1 Estimating a Confidence Interval for Accuracy
4.6.2 Comparing the Performance of Two Models
4.6.3 Comparing the Performance of Two Classifiers
4.7 Bibliographic Notes
4.8 Exercises
5 Classification: Alternative Techniques
6 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms

精彩書摘

Pang.Ning Tan現為密歇根州立大學計算機與工程係助理教授，主要教授數據挖掘、數據庫係統等課程。他的研究主要關注於為廣泛的應用（包括醫學信息學、地球科學、社會網絡、Web挖掘和計算機安全）開發適用的數據挖掘算法。
Michael Steinbach擁有明尼蘇達大學數學學士學位、統計學碩士學位和計算機科學博士學位，現為明尼蘇達大學雙城分校計算機科學與工程係助理研究員。
Vipin Kumar現為明尼蘇達大學計算機科學與工程係主任和William Norris教授。1 988年至2005年。他曾擔任美國陸軍高性能計算研究中心主任。
……

前言/序言

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探索知識的深層脈絡：數據挖掘的原理與實踐 在這個信息爆炸的時代，數據已成為一種極其寶貴的資源。從海量的信息洪流中提煉齣有價值的洞察，洞察商業趨勢，預測客戶行為，發現科學規律，這些曾經遙不可及的夢想，如今正隨著“數據挖掘”技術的飛速發展而成為現實。本書並非一本簡單的技術手冊，它更像是一場引人入勝的知識探索之旅，旨在為讀者揭示數據背後隱藏的深層脈絡，理解並掌握從無序數據中構建有序知識的方法論。 一、數據挖掘：從“淘金”到“煉金”的智慧升華 “數據挖掘”（Data Mining）一詞，以其生動的比喻，形象地描繪瞭從龐雜的數據集中尋找有價值“金礦”的過程。然而，數據挖掘的內涵遠不止於此，它是一門融閤瞭統計學、機器學習、數據庫技術、人工智能等多個學科的交叉領域，其核心在於利用先進的算法和技術，從大規模數據中發現隱藏的、事先未知的、具有潛在應用價值的模式、規律和知識。 本書將帶領讀者深入理解數據挖掘的本質。我們不會止步於羅列各種算法，而是會深入探討這些算法背後的數學原理、統計學基礎以及它們如何被設計來解決現實世界中的問題。這不僅僅是學習如何“使用”工具，更是理解“為什麼”它們能工作，以及如何在不同的場景下做齣最優選擇。我們將從最基礎的概念講起，比如數據的類型、數據的預處理，到核心的數據挖掘任務，如分類、聚類、關聯規則挖掘、迴歸分析、異常檢測等，層層遞進，構建起讀者對數據挖掘技術體係的全麵認知。 二、穿越數據迷霧：預處理與探索性數據分析的關鍵作用 在真正的“挖掘”開始之前，數據的“質量”是決定最終成果的關鍵。原始數據往往充斥著噪聲、缺失值、不一緻性，甚至可能存在偏差。本書將投入大量篇幅，詳細闡述數據預處理的各個環節及其重要性。我們將探討如何有效地處理缺失值，例如使用均值、中位數填充，或更復雜的插補方法；如何識彆和處理異常值，它們可能是錯誤輸入，也可能隱藏著重要的信息；如何進行數據規範化和標準化，使不同量綱的數據能夠公平地參與後續分析；以及如何進行特徵選擇和特徵提取，去除冗餘信息，突齣關鍵特徵，以提高模型的效率和準確性。 與此同時，探索性數據分析（Exploratory Data Analysis, EDA）作為數據挖掘的“偵查”階段，其價值不容忽視。本書將介紹多種可視化技術和統計方法，幫助讀者在建模之前，對數據有一個直觀的瞭解。通過散點圖、直方圖、箱綫圖、相關性矩陣等工具，我們可以初步洞察數據分布、變量之間的關係、潛在的模式和離群點。EDA不僅能幫助我們發現數據中的問題，更能為我們選擇閤適的挖掘算法提供重要的綫索，甚至直接發現一些有價值的業務洞察。 三、解鎖數據潛能：核心數據挖掘技術的深度解析 本書將係統性地介紹並深入解析數據挖掘的幾大核心技術。 分類（Classification）與預測（Prediction）： 這是數據挖掘中最常見的任務之一，目標是根據已知數據建立模型，預測未知數據的類彆或數值。我們將從經典的決策樹、支持嚮量機（SVM）講起，逐步深入到集成學習方法，如隨機森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting），以及神經網絡和深度學習在分類預測中的應用。我們會詳細討論各種算法的優缺點、適用場景，以及模型評估的各種指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等，幫助讀者學會如何構建魯棒且高精度的分類預測模型。 聚類（Clustering）： 聚類旨在將相似的數據對象分組，使其內部相似度盡可能大，而不同組之間相似度盡可能小，而無需預先知道數據的類彆。我們將探討經典的K-Means算法，理解其原理和局限性，並介紹層次聚類、DBSCAN等更復雜的聚類方法。聚類在客戶分群、市場細分、文檔歸類等方麵有著廣泛的應用，本書將通過實例展示如何利用聚類技術發現數據中的隱藏結構。 關聯規則挖掘（Association Rule Mining）： 關聯規則挖掘的目標是發現數據項之間有趣的關聯關係，最經典的例子便是“購物籃分析”，如“購買瞭麵包的顧客，很有可能也會購買牛奶”。我們將深入理解Apriori算法的原理，學習如何生成頻繁項集和關聯規則，並探討置信度、支持度等評估指標。關聯規則在零售、推薦係統、Web使用行為分析等領域發揮著重要作用。 異常檢測（Anomaly Detection）： 異常檢測旨在識彆數據集中與大多數數據顯著不同的數據點或模式。這些異常可能代錶著欺詐行為、設備故障、網絡攻擊，也可能預示著新的商業機會。我們將介紹基於統計學、基於密度、基於距離以及基於機器學習的多種異常檢測技術。 迴歸分析（Regression Analysis）： 迴歸分析用於建立變量之間的數量關係模型，以預測連續型數值。我們將從簡單的綫性迴歸開始，介紹多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等，並探討迴歸模型的評估指標，如均方誤差（MSE）、決定係數（R-squared）等。 四、構建智能係統：模型評估、選擇與應用 數據挖掘不僅僅是算法的堆砌，更是一項工程。本書將強調模型評估和選擇的藝術。我們不能僅僅看模型在訓練集上的錶現，更要關注其在未知數據上的泛化能力。交叉驗證、留齣法等評估技術將是本書的重要組成部分。同時，我們還將探討如何根據具體的業務問題和數據特點，選擇最閤適的挖掘技術和算法，並對模型的性能進行細緻的分析和調優。 此外，本書將不僅僅局限於理論的講解，更會結閤大量實際案例，展示數據挖掘技術如何在各個領域發揮作用。從金融風控、市場營銷、醫療健康，到科學研究、智慧城市，我們將看到數據挖掘如何為這些領域帶來變革性的力量。通過案例分析，讀者可以更直觀地理解理論知識的應用場景，並從中獲得啓發，將所學技能應用於自己的實踐中。 五、走嚮未來：數據挖掘的挑戰與前沿 數據挖掘領域正在不斷發展，新的挑戰和機遇層齣不窮。本書的最後部分將展望數據挖掘的未來，探討大數據時代的挑戰，如數據的規模、速度、多樣性帶來的處理難題；隱私保護和倫理道德問題；以及可解釋性AI（Explainable AI）的重要性，即如何讓人們理解模型的決策過程。我們將觸及一些前沿領域，如深度學習在數據挖掘中的最新進展、圖數據挖掘、文本挖掘、時序數據挖掘等，為讀者開啓通往更廣闊數據科學世界的大門。 本書的特色： 理論與實踐並重： 既有嚴謹的數學和統計學原理講解，又不乏貼閤實際的應用案例和算法演示。 循序漸進的結構： 從基礎概念到高級技術，邏輯清晰，易於讀者逐步掌握。 豐富的可視化輔助： 通過圖錶和可視化手段，幫助讀者更直觀地理解抽象概念。 前沿視角： 涵蓋瞭數據挖掘領域的最新發展和未來趨勢。 培養獨立思考能力： 鼓勵讀者不僅掌握工具，更能理解其背後的原理，並在實際問題中靈活運用。 無論您是計算機科學、統計學、工程學的學生，還是對數據分析充滿熱情的研究者、從業者，本書都將是您深入瞭解數據挖掘、開啓數據驅動決策之旅的理想伴侶。它將賦能您從海量數據中挖掘齣隱藏的智慧，為您的工作和研究帶來深刻的洞察與價值。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀的初期，我被作者清晰而循序漸進的寫作風格深深吸引。他/她仿佛是一位經驗豐富的老友，耐心地引導著我這個初學者一步步走進數據挖掘的奇妙世界。一開始，並沒有直接拋齣復雜的算法或晦澀的理論，而是從數據挖掘的本質、應用場景以及它在當今社會中的重要性入手，用生動形象的比喻和貼近生活的例子來解釋抽象的概念。例如，在描述數據預處理的重要性時，作者引用瞭“垃圾進，垃圾齣”的經典諺語，並詳細闡述瞭數據清洗、特徵選擇等步驟如何幫助我們擺脫低質量數據的睏擾。接著，他又循序漸進地介紹瞭各種基礎的數據挖掘技術，比如關聯規則挖掘、分類、聚類等，並且在介紹每一種技術時，都會先解釋其核心思想，然後給齣相應的數學模型，最後再通過精心挑選的案例來展示其在實際問題中的應用。整個過程就像是在拆解一個精密的儀器，作者先告訴你它的整體功能，再一層一層地解析每個部件的作用，直到你完全理解它的運作原理。我特彆欣賞的是，作者在解釋一些關鍵概念時，會適時地插入一些曆史背景或者發展脈絡，這讓我不僅知其然，更知其所以然，對數據挖掘技術的發展有瞭更宏觀的認識。

評分☆☆☆☆☆

本書在理論講解和實踐操作之間的平衡把握得恰到好處，這對於我這樣既想理解原理又想動手實踐的讀者來說，無疑是一個巨大的福音。作者在每一章節都不僅僅停留在概念的闡述，而是會提供詳細的算法步驟、僞代碼，甚至是一些常用的工具和庫的介紹。我嘗試著跟著書中的示例代碼，在自己的電腦上復現瞭一些基本的模型，比如使用Python的Scikit-learn庫進行K-Means聚類，或者使用Apriori算法發現超市購物籃中的關聯規則。令人驚喜的是，書中提供的代碼示例清晰易懂，並且大多數可以直接運行，隻需稍作修改即可適應自己的數據集。作者還非常細心地指齣瞭一些潛在的陷阱和需要注意的細節，比如在進行數據劃分時如何避免數據泄露，或者在評估模型性能時應該關注哪些指標。這些實踐性的指導，讓我在理論學習之餘，能夠獲得真實的動手體驗，加深對知識的理解和記憶。有時候，即使理論理解得再透徹，如果沒有實際操作的經驗，總覺得少瞭點什麼。這本書恰恰填補瞭這個空白，讓我感覺自己不隻是在“讀”一本數據挖掘的書，而是在“做”數據挖掘。

評分☆☆☆☆☆

我不得不提的是，這本書在論述深度和廣度上都錶現齣瞭極高的水準。作者並沒有止步於介紹一些基礎的、入門級的算法，而是有選擇性地深入探討瞭一些更高級、更具挑戰性的技術。例如，在討論分類算法時，除瞭樸素貝葉斯和支持嚮量機，他還詳細講解瞭決策樹的構建過程，包括信息增益、基尼係數等概念，並且深入剖析瞭剪枝技術的必要性。在聚類部分，除瞭K-Means，還對層次聚類和DBSCAN等算法進行瞭深入的介紹，並分析瞭它們各自的優缺點以及適用場景。更讓我眼前一亮的是，書中還觸及瞭一些當前數據挖掘領域的熱點話題，比如降維技術（PCA、t-SNE）、集成學習（Bagging、Boosting）以及一些基本的文本挖掘技術。雖然這些章節的講解可能比前麵的基礎部分更加深入，需要讀者具備一定的數學基礎和抽象思維能力，但作者始終保持著清晰的邏輯和嚴謹的推導，讓我即使在遇到一些復雜的數學公式時，也能找到理解的路徑。這種既有廣度又有深度的內容安排，使得這本書能夠滿足不同層次讀者的需求，對於新手來說是一本絕佳的入門讀物，對於有一定基礎的讀者來說，也能提供新的視角和更深入的理解。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，更像是一場與作者思想的對話。他/她並非簡單地羅列知識點，而是通過巧妙的提問、引人深思的討論，引導讀者主動去思考數據挖掘背後的邏輯和哲學。在介紹某個算法時，作者會適時地拋齣一些“為什麼”和“如何改進”的問題，鼓勵讀者去探索算法的局限性，並思考可能的優化方嚮。這種互動式的寫作風格，極大地激發瞭我學習的主動性和批判性思維。書中還包含瞭一些“進階閱讀”的建議，列舉瞭一些相關的學術論文和更專業的書籍，為那些希望進一步深入研究的讀者提供瞭清晰的指引。這充分體現瞭作者的“教學初心”，他/她希望讀者不僅僅是被動地接受知識，而是能夠真正地掌握數據挖掘的思想精髓，並具備獨立解決問題的能力。在閱讀過程中，我感覺自己不僅僅是在學習一項技術，更是在培養一種思維方式，一種從海量數據中洞察規律、提取價值的能力。這本書不僅僅是一本教材，更是一位良師益友，指引我在數據驅動的時代，如何更聰明、更有效地去理解和利用數據。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的第一印象。它采用瞭一種簡潔而現代的風格，主體顔色是深邃的藍色，如同浩瀚的宇宙，又像是數據海洋的深邃。中央是一幅抽象的圖案，由無數閃爍的光點和交織的綫條構成，隱喻著數據之間的復雜聯係和隱藏的模式。字體設計也很考究，書名“Introduction to Data Mining”以清晰、有力的白色字體呈現，下方副標題“A Reader's Perspective”則以更為柔和但同樣醒目的銀灰色字體齣現，營造齣一種既專業又不失親切感的視覺體驗。翻開書本，紙張的質感也非常舒適，不是那種廉價的、容易泛黃的紙張，而是略帶啞光的、厚實而堅韌的紙張，散發齣淡淡的書香，讓人在閱讀時能感受到一種沉浸式的體驗，仿佛即將開啓一段探索知識的旅程。裝訂也非常牢固，即使經常翻閱，也不擔心書頁脫落。總的來說，單從書籍的外在呈現來看，這本書就已經成功地吸引瞭我，並讓我對其中蘊含的內容充滿瞭期待。這種精心設計的封麵不僅僅是為瞭美觀，更是作者團隊對內容嚴謹性的一個側麵展現，傳遞齣一種“內容同樣精彩”的信號，讓人迫不及待地想深入探索。

評分☆☆☆☆☆

不解釋，經典之作！

評分☆☆☆☆☆

書 很好 ，中英文 版本 都買瞭

評分☆☆☆☆☆

非常滿意，五星

評分☆☆☆☆☆

作為數據挖掘的入門，非常不錯，強烈推薦

評分☆☆☆☆☆

書本質量不錯，關於數據挖掘的簡單介紹。

評分☆☆☆☆☆

好書 推薦一下 ，值得一看的，classic

評分☆☆☆☆☆

作者寫的通俗易懂，有許多經驗性的總結。作為一本導論真的很不錯。就是油墨味很重。

評分☆☆☆☆☆

數據挖掘基礎知識。。。。

評分☆☆☆☆☆

書 很好 ，中英文 版本 都買瞭