數據挖掘導論(原書第2版)

[美] 陳封能(Pang-Ning Tan) 邁克爾·斯坦巴赫(Michael Steinbach) 阿努吉·長帕坦(Anuj Karpatne) 維平·庫瑪爾(Vipin Kumar) 著

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商品描述

本書從算法的角度介紹數據挖掘所使用的主要原理與技術。為了更好地理解數據挖掘技術如何用於各種類型的數據,研究這些原理與技術是至關重要的。
本書所涵蓋的主題包括:數據預處理、預測建模、關聯分析、聚類分析、異常檢測和避免錯誤發現。通過介紹每個主題的基本概念和算法,為讀者提供將數據挖掘應用於實際問題所需的必要背景以及方法。


本書特點
針對每個主題,從基本概念和算法的角度展開講解。其中,分類、關聯分析、聚類分析更是切割成介紹章和高級章:介紹章覆蓋基本概念、代表性算法和評估技術內容;高級章深入討論高級概念和算法。
避免錯誤發現主題更是數據挖掘相關教科書中少見的,該主題討論了關於避免虛假結果的統計概念,作為其他章節的補充,強調對數據分析結果的有效性和可重復性的關註。
基礎內容和高級內容漸進的巧妙安排,使讀者能透徹地理解數據挖掘的基礎,同時掌握更多重要的高級技巧。