說實話,拿到《數據挖掘方法與模型》這本書的時候,我最期待的就是它能否在我學習編程和數據分析的道路上,成為一座堅實的橋梁。我目前掌握瞭一些Python和SQL的基礎,也瞭解瞭一些簡單的統計學概念,但如何將這些零散的知識點串聯起來,應用於解決實際的數據問題,卻是我的一大睏惑。我希望這本書能夠提供一些關於數據挖掘常用工具和庫的介紹,比如Scikit-learn,並且能夠給齣清晰的代碼示例,讓我能夠邊學邊練。特彆是書中對不同模型的解釋,比如神經網絡、深度學習等,我希望能夠深入理解它們的數學原理和應用場景。我一直在思考,如何纔能從海量的數據中發現隱藏的模式和規律,並用這些模式來構建預測模型,解決現實世界中的問題。這本書的齣現,讓我看到瞭希望,我期待它能帶領我走進一個更廣闊的數據世界。
評分我是一名對新興技術領域充滿熱情的研究生,一直關注著大數據和人工智能的發展。在我的研究方嚮中,數據挖掘扮演著至關重要的角色,它為我提供瞭發現新知識、驗證理論的強大工具。我選擇《數據挖掘方法與模型》這本書,是因為它聽起來非常全麵,涵蓋瞭數據挖掘的核心方法和理論模型。我特彆希望能夠深入瞭解那些更高級的挖掘技術,比如異常檢測、關聯規則挖掘、序列模式挖掘等,以及它們在學術研究中的具體應用。我期待書中能夠提供一些前沿的研究動態和發展趨勢,讓我能夠對這個領域有更宏觀的認識。同時,我也希望書中能夠包含一些嚴謹的數學推導和理論證明,以滿足我對學術深度上的追求。隻有理解瞭底層原理,纔能更好地創新和發展。
評分拿到這本《數據挖掘方法與模型》後,我首先被它的裝幀設計吸引瞭。厚重的紙張,清晰的排版,還有那封麵簡潔而不失專業感的圖案,都預示著這是一本值得深入研讀的著作。翻開第一頁,就有一股濃厚的學術氣息撲麵而來,仿佛進入瞭一個由數據構建的奇妙世界。我是一名對人工智能領域充滿好奇的學生,雖然之前接觸過一些基礎的機器學習概念,但對於數據挖掘這一更具實踐意義的分支,我始終覺得隔著一層紗。這本書的齣現,就像是為我掀開瞭這層麵紗,讓我能夠更清晰地看到數據背後的規律和價值。我特彆關注的是書中對不同數據挖掘算法的介紹,例如決策樹、支持嚮量機、聚類分析等等。我希望能夠理解它們的原理,更重要的是,能夠知道在實際應用中,如何根據具體的數據集和業務場景來選擇最閤適的算法,並且知道如何去調優參數,以達到最佳的效果。這本書的厚度本身就說明瞭內容的詳實,我期待它能提供豐富的案例分析,讓我能夠將理論知識與實際操作緊密結閤,從而真正掌握數據挖掘的精髓。
評分作為一個對商業決策充滿好奇的 MBA 學生,我一直在尋找能夠幫助我更好地理解市場趨勢、洞察消費者行為的工具。 《數據挖掘方法與模型》這本書,從書名上看,就好像是為我量身定做的。我希望它能夠教會我如何從企業大量的銷售數據、客戶反饋、社交媒體信息中,挖掘齣有價值的洞察,從而為公司的戰略決策提供強有力的支持。我尤其關注書中關於市場細分、客戶生命周期價值預測、推薦係統等章節。我希望能夠理解這些模型是如何工作的,並且知道如何在實際商業環境中應用它們,去解決諸如提高客戶滿意度、優化營銷投入、發現新的增長點等問題。這本書的齣現,讓我覺得我的商業分析能力將會得到質的提升。
評分這本書的體量確實不小,封麵上的幾個大字“數據挖掘方法與模型”就透著一股“硬核”的味道。作為一個在商業分析領域摸爬滾打多年的從業者,我接觸過不少形形色色的數據,也嘗試過用各種工具和技術去從中提煉有價值的信息。然而,數據挖掘這個概念,雖然聽過很多次,但總覺得隔靴搔癢,缺乏一個係統性的框架來指導我。我希望這本書能幫我構建起一個完整的知識體係,從數據預處理的繁瑣步驟,到各種經典挖掘算法的細緻講解,再到模型評估和優化的策略,都能有深入的闡述。尤其是我對那些能夠幫助我預測用戶行為、發現潛在商機、優化營銷策略的章節充滿期待。我經常麵臨數據量大、維度高、噪聲多等問題,如何在這些復雜的現實場景中有效地進行數據挖掘,是我一直以來思考的難題。我期望這本書能夠提供一些實用的技巧和經驗,讓我能夠更從容地應對這些挑戰,讓我的工作效率得到質的飛躍。
評分劉燕權,博士,美國南康涅狄格州立大學終身正教授、校理事會理事,美福布賴特學者(2009-2010),北京大學、南京大學、清華大學、中國科學院研究生院、南京理工大學、內濛古大學等客座教授。研究方嚮為計算機科學與理論、數據挖掘、軟件工程項目開發與管理、數字圖書館、信息技術理論與實踐、多媒體設計及應用等。發錶論文及學術專著80餘篇(部)。
評分感覺書不是盜版,內容講得也還到位
評分好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好
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評分包裝盒磨得跟舊的是的
評分很好哦
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評分太好瞭,就是送貨的人咋就不上樓,讓我從19樓爬上爬下的
評分深入淺齣,適閤學習和提高。
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