數據挖掘：概念與技術(原書第3版） 計算機與互聯網 書籍|3683062 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 Jiawei Han，加 Mic 著，範明 孟小峰 譯

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 數據分析
• 人工智能
• 計算機科學
• 算法
• 數據庫
• 統計學
• 知識發現
• 模式識彆

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111391401

商品編碼：16229519297

叢書名： 計算機科學叢書

齣版時間：2012-08-01

頁數：468

書[0名0]：	數據挖掘：概念與技術(原書[0第0]3版）|3683062
圖書定價：	79元
圖書作者：	(美)Jiawei Han;(加)Micheline Kamber;(加)Jian Pei
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2012-8-1 0:00:00
ISBN號：	9787111391401
開本：	16開
頁數：	468
版次：	1-1

作者簡介

Jiawei Han（韓傢煒）是伊利諾伊[0大0][0學0]厄巴納-尚佩恩分校計算機科[0學0]係的Bliss教授。他因[0知0]識發現和數據挖掘研究方麵的貢獻而獲得許多奬勵，包括ACM SIGKDD創新奬（2004）、IEEE計算機[0學0][0會0]技術成就奬（2005）和IEEE W.W[0all0]ace McDowell奬（2009）。他是ACM和IEEE[0會0]士。他還擔任《ACM Transactions on K[0no0]wledge Discovery from Data》的執行主編（2006—2011）和許多雜誌的編委，包括《IEEE Transactions on K[0no0]wledge and Data Engineering》和《Data Mining K[0no0]wledge Discovery》。 Micheline Kamber由加拿[0大0]魁北剋濛特利爾Concordia[0大0][0學0]獲計算機科[0學0]（人工智能專業）碩士[0學0]位。她曾是NSERC[0學0]者，作為研究者在McGill[0大0][0學0]、西濛-弗雷澤[0大0][0學0]和瑞士工作。她的數據挖掘背景和以易於理解的形式寫作的熱情使得本書更受專業人員、教師和[0學0]生的歡迎。 Jian Pei（裴健）現在是西濛-弗雷澤[0大0][0學0]計算機科[0學0][0學0]院教授。他在Jiawei Han的指導下，於2002年獲西濛-弗雷澤[0大0][0學0]計算科[0學0]博士[0學0]位。他在數據挖掘、數據庫、Web搜索和信息檢索的主要[0學0]術論壇發錶瞭[0大0]量文章，並積[0極0]服務於[0學0]術團體。他的文章被引用數韆次，並獲多次榮譽奬。他是多種數據挖掘和數據分析雜誌的助理編輯。範明 鄭州[0大0][0學0]信息工程[0學0]院教授，博士生導師。現為中[0國0]計算機[0學0][0會0]數據庫專業委員[0會0]委員、人工智能與模式識彆專業委員[0會0]委員。長期從事計算機軟件與理論教[0學0]和研究。主要講授的課程包括程序設計、計算機操作係統、數據庫係統原理、[0知0]識庫係統原理、數據挖掘與數據倉庫等。1989—1990年曾訪問加拿[0大0]Simon Fraser[0大0][0學0]計算機科[0學0]係，從事演繹數據庫研究。1999年曾訪問美[0國0]Wright State[0大0][0學0]計算機科[0學0]與工程係，從事數據挖掘研究。[0當0]前感興趣的研究方嚮包括數據挖掘和機器[0學0]習。先後發錶論文60餘篇。除本書外，還主持翻譯瞭Pang-Ning Tan、Michael Steinbach和Vipin Kumar的《數據挖掘導論》。孟小峰 博士，中[0國0]人民[0大0][0學0]信息[0學0]院教授，博士生導師。現為中[0國0]計算機[0學0][0會0]常務理事、中[0國0]計算機[0學0][0會0]數據庫專委[0會0]秘書長，《Journal of Computer Science and Tech[0no0]logy》、《Frontiers of Computer Science》、《軟件[0學0]報》、《計算機研究與發展》等編委。主持或參加過二十多項[0國0]傢科技攻關項目、[0國0]傢自然科[0學0]基金項目以及[0國0]傢863項目、973項目，先後獲電子部科技進步特等奬（1996）、北京市科技進步二等奬（1998、2001）、中[0國0]計算機[0學0][0會0]“王選奬”一等奬（2009）、北京市科[0學0]技術奬二等奬（2011）等奬勵，入選“中創軟件人纔奬”(2002)、“教育部新世紀[0優0]秀人纔支持計劃”(2004)、“[0第0]三屆北京市高校[0名0]師奬”(2005)。近5年在[0國0]內外雜誌及[0國0]際[0會0]議發錶論文120多篇，齣版[0學0]術專著《Moving Objects Management: Models，Techniques，and Applications》(Springer)、《XML數據管理：概念與技術》、《移動數據管理：概念與技術》（中[0國0]計算機[0學0][0會0][0學0]術著作叢書）等。獲[0國0]傢發明專利授[0權0]8項。近期主要研究[0領0]域為互聯網絡與移動數據管理，包括Web數據集成、XML數據庫係統、雲數據管理、閃存數據庫係統、隱私保護等。

內容簡介

《數據挖掘：概念與技術(原書[0第0]3版)》完整全麵地講述數據挖掘的概念、方[0法0]、技術和新研究進展。本書對前兩版做瞭全麵修訂，加強和重新組織瞭全書的技術內容，重點論述瞭數據預處理、頻繁模式挖掘、分類和聚類等的內容，還全麵講述瞭OLAP和離群點檢測，並研討瞭挖掘網絡、復雜數據類型以及重要應用[0領0]域。 《數據挖掘：概念與技術(原書[0第0]3版)》是數據挖掘和[0知0]識發現[0領0]域內的所有教師、研究人員、開發人員和用戶都必讀的參考書，是一本適用於數據分析、數據挖掘和[0知0]識發現課程的[0優0]秀教材，可以用做高年級本科生或者一年級研究生的數據挖掘導論教材。

目錄

《數據挖掘：概念與技術(原書[0第0]3版)》 齣版者的話 中文版序 譯者序 譯者簡介 [0第0]3版序 [0第0]2版序 前言 緻謝 作者簡介 [0第0]1章引論1 1.1為什麼進行數據挖掘1 1.1.1邁嚮信息時代1 1.1.2數據挖掘是信息技術的進化2 1.2什麼是數據挖掘4 1.3可以挖掘什麼類型的數據6 1.3.1數據庫數據6 1.3.2數據倉庫7 1.3.3事務數據9 1.3.4其他類型的數據9 1.4可以挖掘什麼類型的模式10 1.4.1類/概念描述：特徵化與區分10 1.4.2挖掘頻繁模式、關聯和相關性11 1.4.3用於預測分析的分類與迴歸12 1.4.4聚類分析13 1.4.5離群點分析14 1.4.6所有模式都是有趣的嗎14 1.5使用什麼技術15 1.5.1統計[0學0]15 1.5.2機器[0學0]習16 1.5.3數據庫係統與數據倉庫17 1.5.4信息檢索17 1.6麵嚮什麼類型的應用18 1.6.1[0商0]務智能18 1.6.2Web搜索引擎18 1.7數據挖掘的主要問題19 1.7.1挖掘方[0法0]19 1.7.2用戶界麵20 1.7.3有效性和可伸縮性21 1.7.4數據庫類型的多樣性21 1.7.5數據挖掘與社[0會0]21 1.8小結22 1.9習題23 1.10文獻注釋23 [0第0]2章認識數據26 2.1數據對象與屬性類型26 2.1.1什麼是屬性27 2.1.2標稱屬性27 2.1.3二元屬性27 2.1.4序數屬性28 2.1.5數值屬性28 2.1.6離散屬性與連續屬性29 2.2數據的基本統計描述29 2.2.1中心趨勢度量：均值、中位數和眾數30 2.2.2度量數據散布：[0極0]差、四分位數、方差、標準差和四分位數[0極0]差32 2.2.3數據的基本統計描述的圖形顯示34 2.3數據可視化37 2.3.1基於像素的可視化技術37 2.3.2幾何投影可視化技術38 2.3.3基於圖符的可視化技術40 2.3.4層次可視化技術42 2.3.5可視化復雜對象和關係42 2.4度量數據的相似性和相異性44 2.4.1數據矩陣與相異性矩陣45 2.4.2標稱屬性的鄰近性度量46 2.4.3二元屬性的鄰近性度量46 2.4.4數值屬性的相異性：閔可夫斯基距離48 2.4.5序數屬性的鄰近性度量49 2.4.6混閤類型屬性的相異性50 2.4.7餘弦相似性51 2.5小結52 2.6習題53 2.7文獻注釋54 [0第0]3章數據預處理55 3.1數據預處理：概述55 3.1.1數據質量：為什麼要對數據預處理55 3.1.2數據預處理的主要任務56 3.2數據清理58 3.2.1缺失值58 3.2.2噪聲數據59 3.2.3數據清理作為一個過程60 3.3數據集成61 3.3.1實體識彆問題62 3.3.2冗餘和相關分析62 3.3.3元組重復65 3.3.4數據值衝突的檢測與處理65 3.4數據歸約65 3.4.1數據歸約策略概述66 3.4.2小波變換66 3.4.3主成分分析67 3.4.4屬性子集選擇68 3.4.5迴歸和對數綫性模型：參數化數據歸約69 3.4.6直方圖70 3.4.7聚類71 3.4.8抽樣71 3.4.9數據立方體聚集72 3.5數據變換與數據離散化73 3.5.1數據變換策略概述73 3.5.2通過規範化變換數據74 3.5.3通過分箱離散化76 3.5.4通過直方圖分析離散化76 3.5.5通過聚類、決策樹和相關分析離散化76 3.5.6標稱數據的概念分層産生77 3.6小結79 3.7習題79 3.8文獻注釋80 [0第0]4章數據倉庫與聯機分析處理82 4.1數據倉庫：基本概念82 4.1.1什麼是數據倉庫82 4.1.2操作數據庫係統與數據倉庫的區彆84 4.1.3為什麼需要分離的數據倉庫85 4.1.4數據倉庫：一種多層體係結構85 4.1.5數據倉庫模型：企業倉庫、數據集市和虛擬倉庫87 4.1.6數據提取、變換和裝入88 4.1.7元數據庫88 4.2數據倉庫建模：數據立方體與OLAP89 4.2.1數據立方體：一種多維數據模型89 4.2.2星形、雪花形和事實星座：多維數據模型的模式91 4.2.3維：概念分層的作用94 4.2.4度量的分類和計算95 4.2.5典型的OLAP操作96 4.2.6查詢多維數據庫的星網查詢模型98 4.3數據倉庫的設計與使用99 4.3.1數據倉庫的設計的[0商0]務分析框架99 4.3.2數據倉庫的設計過程100 4.3.3數據倉庫用於信息處理101 4.3.4從聯機分析處理到多維數據挖掘102 4.4數據倉庫的實現103 4.4.1數據立方體的有效計算：概述103 4.4.2索引OLAP數據：位圖索引和連接索引105 4.4.3OLAP查詢的有效處理107 4.4.4OLAP服務器結構：ROLAP、MOLAP、HOLAP的比較107 4.5數據泛化：麵嚮屬性的歸納109 4.5.1數據特徵的麵嚮屬性的歸納109 4.5.2麵嚮屬性歸納的有效實現113 4.5.3類比較的麵嚮屬性歸納114 4.6小結116 4.7習題117 4.8文獻注釋119 [0第0]5章數據立方體技術121 5.1數據立方體計算：基本概念121 5.1.1立方體物化：完全立方體、冰山立方體、閉立方體和立方體外殼122 5.1.2數據立方體計算的一般策略124 5.2數據立方體計算方[0法0]126 5.2.1完全立方體計算的多路數組聚集126 5.2.2BUC：從[0頂0]點方體嚮下計算冰山立方體129 5.2.3Star-Cubing：使用動態星樹結構計算冰山立方體132 5.2.4為快速高維OLAP預計算殼片段136 5.3使用探索立方體技術處理高級查詢141 5.3.1抽樣立方體：樣本數據上基於OLAP的挖掘141 5.3.2排序立方體：top-k查詢的有效計算145 5.4數據立方體空間的多維數據分析147 5.4.1預測立方體：立方體空間的預測挖掘147 5.4.2多特徵立方體：多粒度上的復雜聚集149 5.4.3基於異常的、發現驅動的立方體空間探查149 5.5小結152 5.6習題152 5.7文獻注釋155 [0第0]6章挖掘頻繁模式、關聯和相關性:基本概念和方[0法0]157 6.1基本概念157 6.1.1購物籃分析：一個誘發例子157 6.1.2頻繁項集、閉項集和關聯規則158 6.2頻繁項集挖掘方[0法0]160 6.2.1Apriori算[0法0]：通過限製候選産生發現頻繁項集160 6.2.2由頻繁項集産生關聯規則164 6.2.3提高Apriori算[0法0]的效率165 6.2.4挖掘頻繁項集的模式增長方[0法0]166 6.2.5使用垂直數據格式挖掘頻繁項集169 6.2.6挖掘閉模式和[0極0][0大0]模式170 6.3哪些模式是有趣的：模式[0評0]估方[0法0]171 6.3.1強規則不一定是有趣的172 6.3.2從關聯分析到相關分析172 6.3.3模式[0評0]估度量比較173 6.4小結176 6.5習題177 6.6文獻注釋179 [0第0]7章高級模式挖掘180 7.1模式挖掘：一個路綫圖180 7.2多層、多維空間中的模式挖掘182 7.2.1挖掘多層關聯規則182 7.2.2挖掘多維關聯規則185 7.2.3挖掘量化關聯規則186 7.2.4挖掘稀有模式和負模式188 7.3基於約束的頻繁模式挖掘190 7.3.1關聯規則的元規則製導挖掘190 7.3.2基於約束的模式産生：模式空間剪枝和數據空間剪枝191 7.4挖掘高維數據和巨型模式195 7.5挖掘壓縮或近似模式198 7.5.1通過模式聚類挖掘壓縮模式199 7.5.2提取感[0知0]冗餘的top-k模式200 7.6模式探索與應用202 7.6.1頻繁模式的語義注解202 7.6.2模式挖掘的應用205 7.7小結206 7.8習題207 7.9文獻注釋208 [0第0]8章分類：基本概念211 8.1基本概念211 8.1.1什麼是分類211 8.1.2分類的一般方[0法0]211 8.2決策樹歸納213 8.2.1決策樹歸納214 8.2.2屬性選擇度量217 8.2.3樹剪枝222 8.2.4可伸縮性與決策樹歸納224 8.2.5決策樹歸納的可視化挖掘225 8.3貝葉斯分類方[0法0]226 8.3.1貝葉斯定理227 8.3.2樸素貝葉斯分類227 8.4基於規則的分類230 8.4.1使用IF-THEN規則分類230 8.4.2由決策樹提取規則231 8.4.3使用順序覆蓋算[0法0]的規則歸納232 8.5模型[0評0]估與選擇236 8.5.1[0評0]估分類器性能的度量236 8.5.2保持方[0法0]和隨機二次抽樣240 8.5.3交叉驗證240 8.5.4自助[0法0]241 8.5.5使用統計顯著性檢驗選擇模型241 8.5.6基於成本效益和ROC麯綫比較分類器243 8.6提高分類準確率的技術245 8.6.1組閤分類方[0法0]簡介245 8.6.2裝袋246 8.6.3提升和AdaBoost247 8.6.4隨機森林249 8.6.5提高類不平衡數據的分類準確率250 8.7小結251 8.8習題251 8.9文獻注釋253 [0第0]9章分類：高級方[0法0]255 9.1貝葉斯信念網絡255 9.1.1概念和機製255 9.1.2訓練貝葉斯信念網絡257 9.2用後嚮傳播分類258 9.2.1多層前饋神經網絡258 9.2.2定義網絡拓撲259 9.2.3後嚮傳播260 9.2.4黑盒內部：後嚮傳播和可解釋性263 9.3支持嚮量機265 9.3.1數據綫性可分的情況265 9.3.2數據非綫性可分的情況268 9.4使用頻繁模式分類270 9.4.1關聯分類270 9.4.2基於有區彆力的頻繁模式分類272 9.5惰性[0學0]習[0法0](或從近鄰[0學0]習）275 9.5.1k-近鄰分類275 9.5.2基於案例的推理277 9.6其他分類方[0法0]277 9.6.1遺傳算[0法0]277 9.6.2粗糙集方[0法0]278 9.6.3模糊集方[0法0]278 9.7關於分類的其他問題280 9.7.1多類分類280 9.7.2半監督分類281 9.7.3主動[0學0]習282 9.7.4遷移[0學0]習283 9.8小結284 9.9習題285 9.10文獻注釋286 [0第0]10章聚類分析：基本概念和方[0法0]288 10.1聚類分析288 10.1.1什麼是聚類分析288 10.1.2對聚類分析的要求289 10.1.3基本聚類方[0法0]概述291 10.2劃分方[0法0]293 10.2.1k-均值：一種基於形心的技術293 10.2.2k-中心點：一種基於代錶對象的技術295 10.3層次方[0法0]297 10.3.1凝聚的與分裂的層次聚類298 10.3.2算[0法0]方[0法0]的距離度量300 10.3.3BIRCH：使用聚類特徵樹的多階段聚類301 10.3.4Chameleon:使用動態建模的多階段層次聚類303 10.3.5概率層次聚類304 10.4基於密度的方[0法0]306 10.4.1DBSCAN:一種基於高密度連通區域的基於密度的聚類307 10.4.2OPTICS：通過點排序識彆聚類結構309 10.4.3DENCLUE：基於密度分布函數的聚類311 10.5基於網格的方[0法0]312 10.5.1STING:統計信息網格312 10.5.2CLIQUE：一種類似於Apriori的子空間聚類方[0法0]314 10.6聚類[0評0]估315 10.6.1估計聚類趨勢316 10.6.2確定簇數317 10.6.3測定聚類質量317 10.7小結319 10.8習題320 10.9文獻注釋321 [0第0]11章高級聚類分析323 11.1基於概率模型的聚類323 11.1.1模糊簇324 11.1.2基於概率模型的聚類326 11.1.3期望[0大0]化算[0法0]328 11.2聚類高維數據330 11.2.1聚類高維數據：問題、挑戰和主要方[0法0]330 11.2.2子空間聚類方[0法0]331 11.2.3[0[0雙0]0]聚類332 11.2.4維歸約方[0法0]和譜聚類337 11.3聚類圖和網絡數據339 11.3.1應用與挑戰339 11.3.2相似性度量340 11.3.3圖聚類方[0法0]343 11.4具有約束的聚類345 11.4.1約束的分類345 11.4.2具有約束的聚類方[0法0]347 11.5小結349 11.6習題349 11.7文獻注釋350 [0第0]12章離群點檢測351 12.1離群點和離群點分析351 12.1.1什麼是離群點351 12.1.2離群點的類型352 12.1.3離群點檢測的挑戰354 12.2離群點檢測方[0法0]354 12.2.1監督、半監督和無監督方[0法0]355 12.2.2統計方[0法0]、基於鄰近性的方[0法0]和基於聚類的方[0法0]356 12.3統計[0學0]方[0法0]357 12.3.1參數方[0法0]357 12.3.2非參數方[0法0]360 12.4基於鄰近性的方[0法0]361 12.4.1基於距離的離群點檢測和嵌套循環方[0法0]361 12.4.2基於網格的方[0法0]363 12.4.3基於密度的離群點檢測364 12.5基於聚類的方[0法0]366 12.6基於分類的方[0法0]368 12.7挖掘情境離群點和集體離群點369 12.7.1把情境離群點檢測轉換成傳統的離群點檢測369 12.7.2關於情境對正常行為建模370 12.7.3挖掘集體離群點371 12.8高維數據中的離群點檢測371 12.8.1擴充的傳統離群點檢測372 12.8.2發現子空間中的離群點373 12.8.3高維離群點建模373 12.9小結374 12.10習題375 12.11文獻注釋375 [0第0]13章數據挖掘的發展趨勢和研究前沿377 13.1挖掘復雜的數據類型377 13.1.1挖掘序列數據：時間序列、符號序列和生物[0學0]序列377 13.1.2挖掘圖和網絡381 13.1.3挖掘其他類型的數據383 13.2數據挖掘的其他方[0法0]385 13.2.1統計[0學0]數據挖掘385 13.2.2關於數據挖掘基礎的觀點386 13.2.3可視和聽覺數據挖掘387 13.3數據挖掘應用391 13.3.1金融數據分析的數據挖掘391 13.3.2零售和電信業的數據挖掘392 13.3.3科[0學0]與工程數據挖掘393 13.3.4入侵檢測和預防數據挖掘395 13.3.5數據挖掘與推薦係統396 13.4數據挖掘與社[0會0]397 13.4.1普適的和無形的數據挖掘397 13.4.2數據挖掘的隱私、安全和社[0會0]影響399 13.5數據挖掘的發展趨勢400 13.6小結402 13.7習題402 13.8文獻注釋403 參考文獻406 索引435

編輯推薦

數據挖掘齣現於20世紀80年代後期，20世紀90年代有瞭突飛猛進的發展，並可望在新韆年繼續繁榮。《數據挖掘(概念與技術原書[0第0]3版)》全麵展示該[0領0]域，介紹有趣的數據挖掘技術和係統，並討論數據挖掘的應用和研究方嚮。寫本書的重要動機是需要建立一個[0學0]習數據挖掘的有組織的框架——由於這個快速發展[0領0]域的多[0學0]科特點，這是一項具有挑戰性的任務。我們希望本書有助於具有不同背景和經驗的人交換關於數據挖掘的見解，為進一步促進這個令人激動的、不斷發展的[0領0]域的成長做齣貢獻。本書由韓傢煒等*。

《數據科學導論：從理論到實踐》 書籍簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和商業決策的核心要素。然而，海量數據的背後隱藏著巨大的價值，也帶來瞭前所未有的挑戰。如何從紛繁復雜的數據中提取有意義的知識，發現潛在的模式，並將其轉化為可操作的洞察，是當今各行各業亟需解決的關鍵問題。 《數據科學導論：從理論到實踐》是一本全麵而深入地探討數據科學核心概念、方法與應用的著作。本書旨在為讀者提供一個係統性的框架，幫助理解數據科學的本質，掌握其關鍵技術，並能夠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、經濟學等領域的學生，還是希望提升數據分析能力的行業從業者，亦或是對數據驅動的未來充滿好奇的探索者，本書都將是您不可或缺的指南。 本書特色與內容概覽： 本書的核心在於其“理論與實踐相結閤”的教學理念。我們不僅會深入講解數據科學背後的數學原理和算法邏輯，更會通過豐富的案例和實操指導，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 第一部分：數據科學的基石——理解數據與數據預處理 在踏入數據科學的殿堂之前，充分理解數據的本質及其特性至關重要。本部分將從最基礎的層麵齣發，引領讀者認識不同類型的數據（如數值型、類彆型、時間序列等），瞭解其潛在的結構和分布。 數據類型與結構： 深入解析結構化、半結構化和非結構化數據的特點，以及它們在不同應用場景下的錶現形式。我們將探討數據模型、數據庫以及常見的數據存儲格式。 數據質量與清洗： 現實世界中的數據往往不完美，充斥著缺失值、噪聲、異常值和不一緻性。本章將詳細介紹識彆和處理這些數據質量問題的方法，包括缺失值填充策略（均值、中位數、插值法、模型預測等）、噪聲過濾技術（平滑、濾波等）以及異常值檢測與處理（基於統計、基於模型等）。 數據探索性分析 (EDA)： 在進行深入分析之前，對數據進行初步的探索和可視化是必不可少的步驟。本節將介紹各種可視化工具和技術，如直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等，幫助讀者直觀地理解數據的分布、變量間的關係以及潛在的模式。我們將強調如何通過EDA來形成初步的假設，並指導後續的分析方嚮。 特徵工程： 這是將原始數據轉化為機器學習模型可用特徵的關鍵環節。我們將探討特徵選擇（過濾法、包裹法、嵌入法）、特徵提取（主成分分析PCA、綫性判彆分析LDA）以及特徵構造（組閤特徵、多項式特徵、交互特徵等）等技術。本書將強調特徵工程對模型性能的巨大影響，並提供不同場景下的實用技巧。 第二部分：核心數據挖掘技術——發現隱藏的知識 本部分是本書的重中之重，將係統介紹數據挖掘領域的經典算法和技術，涵蓋瞭數據挖掘的四大核心任務：分類、聚類、關聯規則挖掘和迴歸。 分類技術： 分類是根據已有的數據將新數據劃分到預定義的類彆的過程。我們將深入講解多種經典的分類算法： 決策樹： 從易於理解的二叉樹結構齣發，闡述ID3、C4.5、CART等算法的構建原理、剪枝策略以及在實際應用中的優劣。 支持嚮量機 (SVM)： 介紹核函數、間隔最大化等核心概念，並探討綫性SVM和非綫性SVM的原理，以及它們在處理高維數據和非綫性可分問題上的強大能力。 樸素貝葉斯： 基於貝葉斯定理，講解其“樸素”假設的由來及其在文本分類等領域的廣泛應用。 K近鄰 (KNN)： 介紹基於距離度量的簡單而有效的分類方法，並探討距離度量選擇、K值選取等問題。 集成學習： 介紹Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）等集成方法，說明如何通過組閤多個弱學習器來提升整體性能。 聚類技術： 聚類是將數據集劃分為若乾個子集，使得同一子集內的數據相似度較高，而不同子集間的數據相似度較低。本節將聚焦於： K-Means聚類： 詳細介紹其迭代優化過程、距離度量選擇以及K值確定的方法（如肘部法則、輪廓係數）。 層次聚類： 講解凝聚型和分裂型層次聚類的原理，以及如何通過樹狀圖（Dendrogram）來可視化聚類結果。 DBSCAN： 介紹基於密度的聚類算法，其能夠發現任意形狀的簇，並有效處理噪聲點。 關聯規則挖掘： 目標是發現數據項之間有趣的關聯，最經典的例子是“購物籃分析”。我們將詳細介紹： Apriori算法： 講解頻繁項集和置信度等概念，以及Apriori算法如何高效地生成關聯規則。 FP-Growth算法： 介紹一種更優化的關聯規則挖掘算法，避免瞭Apriori中的多次數據庫掃描。 迴歸技術： 迴歸用於預測連續數值型變量。我們將重點講解： 綫性迴歸： 從簡單綫性迴歸到多元綫性迴歸，講解最小二乘法原理，並介紹過擬閤與欠擬閤問題及正則化技術（Lasso, Ridge）。 非綫性迴歸： 介紹多項式迴歸、指數迴歸等，以及如何通過變量變換或模型選擇來處理非綫性關係。 時間序列分析與預測： 介紹ARIMA模型、指數平滑等用於分析和預測時間序列數據的方法。 第三部分：高級數據分析與應用 在掌握瞭基礎的數據挖掘技術之後，本部分將進一步拓展到更高級的分析方法和實際應用領域，幫助讀者應對更復雜的挑戰。 異常檢測與欺詐檢測： 介紹在金融、網絡安全、工業監控等領域中檢測異常數據點或模式的技術，包括統計方法、機器學習方法和深度學習方法。 文本挖掘與自然語言處理 (NLP) 基礎： 介紹如何處理和分析文本數據，包括文本預處理（分詞、詞性標注、停用詞去除）、詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、詞嵌入（Word Embeddings）等技術，以及在情感分析、主題模型等方麵的應用。 網絡分析與圖挖掘： 探討如何在社交網絡、交通網絡等圖結構數據上進行分析，包括中心性度量、社群發現、鏈接預測等。 推薦係統： 深入講解構建個性化推薦係統的常用方法，包括協同過濾（基於用戶、基於物品）、內容基推薦以及混閤推薦策略。 數據可視化進階： 除瞭基礎的EDA可視化，本節將介紹更高級的可視化技術，用於展示復雜數據集的結構、模式和趨勢，如交互式可視化、地理空間可視化等。 模型評估與選擇： 講解如何客觀地評估模型的性能，包括各種評價指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC、RMSE等），以及交叉驗證、留一法等技術，幫助讀者選擇最適閤任務的模型。 大數據處理與分布式計算： 簡要介紹在大規模數據集上進行數據挖掘所麵臨的挑戰，並介紹Hadoop、Spark等分布式計算框架的基本概念和應用。 第四部分：數據科學的倫理與未來 數據科學的發展離不開對倫理和社會影響的深刻反思。 數據隱私與安全： 討論在數據收集、存儲和使用過程中涉及的隱私保護問題，以及相關的法律法規（如GDPR）。 算法偏見與公平性： 分析算法可能存在的偏見，以及如何努力構建公平、無歧視的數據科學係統。 數據科學的職業發展與實踐： 探討數據科學傢應具備的技能、職業路徑以及在不同行業的應用前景。 實踐導嚮的學習： 本書的每一章都配有大量的理論講解、算法僞代碼、圖示以及詳細的案例分析。我們鼓勵讀者在閱讀過程中，動手實踐，利用流行的編程語言（如Python）及其相關庫（如Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn）來復現和擴展書中的例子。書中還會提供一些挑戰性的練習題，幫助讀者鞏固所學知識，並培養解決實際問題的能力。 《數據科學導論：從理論到實踐》不僅僅是一本教材，更是一本通往數據科學世界的“敲門磚”。它將幫助您建立紮實的理論基礎，掌握實用的分析技能，並激發您在數據驅動的浪潮中探索無限可能。無論您是剛剛起步，還是希望進一步深化您的理解，本書都將是您在數據科學旅程中不可或缺的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的封麵，我腦海中瞬間浮現齣的是無數閃爍的數據點，它們如同浩瀚星辰，而這本書，則像是指引我在這片星海中航行的羅盤。我一直對計算機和互聯網的發展速度感到驚嘆，也深知數據在其中扮演著至關重要的角色。這本書的名字“數據挖掘：概念與技術”，聽起來就充滿瞭科技感和前沿性。我非常期待能夠從這本書中瞭解到，那些我們每天接觸的互聯網産品和服務，是如何利用海量數據來理解用戶、優化體驗、甚至預測未來的。我對於“機器學習”和“數據可視化”這些概念尤其感興趣，想象著如何將抽象的數據轉化為直觀的圖錶，讓枯燥的數字瞬間變得生動起來，這本身就是一種藝術。雖然我對其中的具體技術細節還知之甚少，但我堅信，通過這本書，我能夠構建起對數據挖掘的整體認知框架，理解它在各個領域的應用潛力，或許還能啓發我思考一些關於互聯網商業模式和用戶行為的新視角。這本書對我來說，不僅僅是一本技術書籍，更像是打開瞭我對現代科技背後運作邏輯的另一扇窗戶。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個對技術領域充滿好奇，但又常常感到無從下手的人來說，這本書的名字就像是一盞指路明燈。我總覺得，在信息爆炸的時代，掌握從海量數據中提取有價值信息的能力，是多麼重要的一項技能。這本書厚實的分量，以及“原書第3版”的字樣，都讓我覺得它是一本經過時間和市場檢驗的經典之作，內容一定相當紮實和全麵。我尤其被“概念與技術”這幾個字所吸引，這意味著它既會講解數據挖掘的底層邏輯，也會介紹實際操作的方法。我非常期待能夠學習到如何處理那些雜亂無章的數據，如何從中發現隱藏的模式和關聯，甚至如何利用這些知識來解決實際問題。雖然我對書中的具體算法和模型可能還需要時間去理解和消化，但僅僅是想到能夠窺探數據世界的奧秘，就足以讓我充滿期待。我希望這本書能夠幫助我建立起數據思維，讓我不僅僅是作為一個旁觀者，更能參與到數據驅動的決策和創新中去。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像是通往數據宇宙的一扇神秘大門，雖然我對書中那些精密的算法和復雜的模型還處於懵懂階段，但僅僅是翻閱目錄，就已經能感受到其中蘊含的巨大能量。我一直對如何從海量信息中提煉齣有價值的知識充滿好奇，總覺得背後一定隱藏著某種規律和技巧，而這本書似乎就是揭示這些規律的鑰匙。我尤其對其中關於“關聯規則挖掘”的部分感到著迷，想象一下，能夠洞察齣商品之間的微妙聯係，從而為商傢提供更精準的營銷策略，這簡直就像擁有瞭點石成金的魔法。雖然我目前更多的是被書名和大概的內容所吸引，但內心深處，我渴望通過閱讀這本書，能夠真正理解那些隱藏在數據背後的故事，甚至能夠自己動手去探索和發現。我希望這本書能夠像一位循循善誘的導師，帶領我一步步走進數據挖掘的殿堂，讓我不僅僅停留在理論層麵，還能體會到實際應用中的樂趣與挑戰。它的厚重感和嚴謹的排版，都讓我覺得它是一本值得投入時間和精力去鑽研的佳作，是通往數據科學領域不可或缺的啓濛讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本書，單單是它的名字就足以激起我內心深處的求知欲。我一直對“互聯網”這個概念著迷，它如何改變瞭我們的生活，又將如何繼續塑造未來，這其中的驅動力究竟是什麼？而“數據挖掘”這個詞，聽起來就像是解開這一切謎團的鑰匙。我一直覺得，在互聯網的每一個角落，都潛藏著無數的數據，它們靜靜地等待著被發現、被解讀。這本書，似乎就是一本關於如何去“挖掘”這些寶藏的指南。我對外麵的世界總是充滿瞭好奇，而互聯網更是將世界縮小，讓我能夠接觸到更多未知。我希望這本書能夠幫助我理解，那些我們在網上看到的內容，那些我們使用的APP，它們是如何“知道”我們想要什麼的。雖然我不是專業的程序員，但我想通過這本書，建立起對數據處理和分析的基本概念，理解它們是如何影響著我們的數字生活。這是一種學習如何“看透”數字世界錶象的嘗試，一種探索科技進步背後驅動力的求索。

評分☆☆☆☆☆

我一直對技術領域的發展充滿著濃厚的興趣，尤其是在計算機和互聯網日新月異的今天。這本書的名字，"數據挖掘：概念與技術"，就如同為我打開瞭一扇通往深度理解的大門。我常常在想，那些我們習以為常的互聯網服務，比如推薦係統、搜索引擎，它們是如何如此精準地滿足我們的需求的？我想，這背後一定離不開對海量數據的深入分析和挖掘。這本書的齣現，恰好滿足瞭我探索這些奧秘的願望。我期待能夠通過這本書，瞭解數據挖掘的核心概念，比如分類、聚類、關聯分析等等，同時也能掌握一些實際的技術方法。雖然我可能無法立即成為一名數據科學傢，但我相信，通過這本書的學習，我能夠建立起紮實的數據思維，理解數據在現代社會中的重要性，並能夠更清晰地認識到計算機和互聯網技術是如何在數據的基礎上不斷進步和演化的。這不僅僅是學習一門技術，更像是理解這個數字時代運行規則的一堂啓濛課。