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Data Mining Textbook

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简介：
《Data Mining Textbook》是一本全面介绍数据挖掘理论与实践的教科书，涵盖算法、模式识别及大数据分析等内容，适合学生和专业人士阅读。 这本数据挖掘的经典教材涵盖了从基础理论到复杂数据类型及其应用的各个方面，全面展示了数据挖掘领域的多样性和广度。它不仅讨论了传统的数据挖掘问题，还引入了一系列先进的数据类型，包括文本、时间序列、离散序列、空间数据、图形数据和社交网络等。迄今为止，还没有其他书籍能够以如此综合的方式解决这些问题。

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  • Data Mining Textbook
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    《Data Mining Textbook》是一本全面介绍数据挖掘理论与实践的教科书，涵盖算法、模式识别及大数据分析等内容，适合学生和专业人士阅读。 这本数据挖掘的经典教材涵盖了从基础理论到复杂数据类型及其应用的各个方面，全面展示了数据挖掘领域的多样性和广度。它不仅讨论了传统的数据挖掘问题，还引入了一系列先进的数据类型，包括文本、时间序列、离散序列、空间数据、图形数据和社交网络等。迄今为止，还没有其他书籍能够以如此综合的方式解决这些问题。
     
  • data-mining-expert.rar
    优质
    Data-Mining-Expert.rar包含了一系列关于数据挖掘的专业资料和工具，适用于研究者、开发者及对数据分析与机器学习感兴趣的用户。 本实验采用的数据集基于Jester数据集进行训练与测试。该数据集源自一个为研究目的设计的笑话推荐系统，并包含真实用户反馈的信息。整个数据集中共有73421名用户对100个不同笑话进行了评分，这些信息以.xls格式存储，每行包括101项内容：第一个数值表示该用户的评价数量，随后的100个数值代表了针对每个笑话的具体评分（范围从-10到+10），而99则意味着未进行打分。此外，在这组数据中，编号为5、7、8及后续至20的一系列笑话得到了绝大多数用户积极反馈和评价。
     
  • Data Mining Basics
    优质
    《Data Mining Basics》是一本介绍数据挖掘基础概念、技术与方法的书籍，适合初学者掌握数据分析和模式识别技能。 数据挖掘是一种技术，它结合了传统的数据分析方法与处理大规模数据的复杂算法。这一领域不仅开拓了许多探索和分析新型数据的机会，还为以新方式分析旧类型的数据提供了可能。在本入门章节中，我们将概述数据挖掘的基本内容，并介绍本书将涵盖的主要主题。我们首先描述一些著名的需要新的数据分析技术的应用案例。
     
  • Data Mining Introduction in English + PPT
    优质
    本课程提供数据挖掘的基本概念和方法的英文介绍，并包含配套PPT材料，适合初学者快速入门。 Data Mining Introduction in English, along with an English version of the PPT, is presented clearly.
     
  • Data Mining Concepts and Techniques, Second Edition (2006)
    优质
    《Data Mining Concepts and Techniques》第二版（2006）系统介绍了数据挖掘的基本概念、技术及应用，是该领域的经典教材和参考书。 分享一些经典的数据挖掘著作，有需要的朋友可以来看看！
     
  • Data Mining: Concepts and Techniques (3rd Edition).pdf
    优质
    《数据挖掘：概念与技术》（第3版）详细介绍了数据挖掘领域的核心理论和技术，包括模式发现、分类、聚类等方法，适用于研究和应用的数据科学家。 数据挖掘作为信息技术与数据分析领域的一个重要分支，在学术研究及企业应用中扮演着关键角色。《Data Mining: Concepts and Techniques》（《数据挖掘：概念与技术》）是该领域的经典教材，由Jiawei Han、Micheline Kamber和Jian Pei三位专家撰写，并已更新至第三版。这本书不仅适合研究人员使用，也非常适用于企业数据分析的专业人士。它全面介绍了数据挖掘的概念、技术和实践方法。 在庞大的数据管理系统中，数据挖掘占据着重要地位。这一领域依赖于一系列成熟的理论和技术支撑，包括统计学、数据库技术以及机器学习等。进行数据挖掘时需要掌握的关键技术有：预处理、建模和模型评估等步骤。具体而言，在准备阶段，需执行的数据清洗、集成、转换及规约操作必不可少，其目的在于提升数据质量，并确保最终的分析结果准确有效。 在实践中，常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则发现以及预测性分析等方法。其中，分类技术用于将数据集划分为不同的类别，在信用评分和垃圾邮件识别等领域具有广泛应用；而聚类则是根据相似性把数据分组在一起的方法，适用于市场细分及社交网络分析场景；关联规则挖掘则能揭示大型数据库中项目间的关系模式，例如购物篮分析便是其典型应用之一。预测性分析主要用于时间序列数据分析，以实现对未来的趋势预测。 对于学习者而言，《Data Mining: Concepts and Techniques》不仅提供了坚实的理论基础，还详细介绍了这些技术在解决实际问题中的具体运用方式。书中可能涵盖使用决策树、神经网络和支持向量机等算法进行分类任务的内容；而在聚类方面，则会探讨K-means、层次聚类及基于密度的聚类方法的应用案例。此外，该书还会涉及数据挖掘领域的高级主题，如特征选择、可视化技术以及如何处理大规模和高维度的数据集。 除了技术层面的知识，《Data Mining: Concepts and Techniques》还讨论了数据挖掘在不同行业中的应用情况，例如生物信息学、网络分析及推荐系统等领域。随着大数据时代的到来，该领域已广泛应用于商业智能、金融分析和医疗诊断等多个方面。 此外，在相关书籍列表中提到的其他重要著作包括Joe Celko关于SQL编程技巧的作品，《Unleashing Web 2.0》等。这些书在信息建模与关系数据库设计以及数据质量提升等方面提供了深入见解，是数据管理领域内的经典之作。例如，《Joe Celko’s SQL for Smarties》一书为高级SQL编程知识提供指导，并有助于提高数据库性能和优化查询效率；而《Unleashing Web 2.0》则涵盖了Web 2.0时代的技术与应用趋势。 数据库建模设计同样是数据管理的关键组成部分，如《Database Modeling and Design: Logical Design》，它专注于逻辑层面的数据库模式构建方法。另一本重要书籍，《Foundation of Multidimensional and Metric Data Structures》，深入探讨了多维数据结构的应用价值，在支持复杂的数据仓库和OLAP系统等方面至关重要。 值得注意的是，尽管技术是实现数据挖掘的核心手段之一，但该领域同样涉及诸如治理、隐私保护及安全性等非技术性问题。随着法律法规对个人资料的严格管控，如何在符合法律要求的前提下开展有效且合规的数据利用也成为业界关注的重点话题。因此，在实际操作中掌握这些方面的知识也至关重要。 通过阅读《Data Mining: Concepts and Techniques》这类书籍，读者可以系统地学习数据挖掘的相关理论与实践技能，并能在各个应用场景下充分发掘其潜在价值。
     
  • The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction...
    优质
    《统计学习元素：数据挖掘、推断与预测》是一本全面介绍统计学和机器学习理论及应用的经典著作，深入浅出地讲解了各种算法和技术。 统计学习数据挖掘推理与预测的要素 我们深感荣幸的是，《统计学习基础》第一版受到了广泛欢迎，并且鉴于该领域研究进展迅速，促使我们更新此书以出版第二版。在这一新版中，我们增加了四章新内容并对部分现有章节进行了修订。 为了使熟悉原书布局的读者能够顺畅过渡，我们在保持原有结构的基础上尽可能地做出了修改和补充。以下是主要改动概述： 1. 引言：新增了介绍性内容。 2. 监督学习概览：更新并扩展了对监督学习的基本概念及应用的理解。 3. 线性方法在回归中的运用：引入了LAR算法以及关于套索法（lasso）的推广讨论。 4. 线性分类方法：增加了逻辑回归中套索路径的相关内容。 5. 基扩展和正则化：新增了RKHS（再生核希尔伯特空间）相关理论的详细图示与解释。 这些更新反映了我们对统计学习领域最新进展的理解，同时也为读者提供了更丰富的视角来理解这一领域的核心概念和技术。
     
  • Data Mining Using R: Learning Through Case Studies (Original PDF without Watermark)
    优质
    本书《利用R进行数据挖掘：通过案例学习》以无水印原版PDF形式提供，通过实际案例教授读者如何使用R语言开展数据分析和数据挖掘工作。 《Data Mining with R Learning with Case Studies》英文无水印原版pdf文件已验证可以使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox打开。该资源来自网络，如涉及侵权，请联系上传者或相关平台删除。欲了解书籍详细信息，可在美国亚马逊官网搜索此书。
     
  • data mining code-data: 研一上数据挖掘课程小组项目作业
    优质
    本项目为研一上学期数据挖掘课程小组合作完成的课程作业，旨在通过编写代码实践数据预处理、特征选择及模型训练等过程，提升实际应用能力。 研一上数据挖掘小组大作业的主题是关于留学申请数据分析。我们使用了一亩三分地的数据，并且代码分别用R语言和Python编写。