Advertisement

数据挖掘导论（2010年版）. 带书签

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本书《数据挖掘导论》为2010年版本，详细介绍了数据挖掘领域的核心概念与技术。内容涵盖分类、聚类、关联规则等，并提供大量实例解析和应用指导，适合初学者及专业人士阅读参考。带书签版方便读者标记重要页码。 《数据挖掘导论》（2010年版），带书签，由人民邮电出版社出版。这本书较为经典。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 数据挖掘导论（2010年版）. 带书签
    优质
    本书《数据挖掘导论》为2010年版本，详细介绍了数据挖掘领域的核心概念与技术。内容涵盖分类、聚类、关联规则等，并提供大量实例解析和应用指导，适合初学者及专业人士阅读参考。带书签版方便读者标记重要页码。 《数据挖掘导论》（2010年版），带书签，由人民邮电出版社出版。这本书较为经典。
     
  • 数据挖掘导论（全册版）
    优质
    《数据挖掘导论（全册版）》全面介绍了数据挖掘领域的核心概念与技术，涵盖分类、聚类、关联规则等主题，是学习数据科学的理想教材。 《数据挖掘导论》（完整版），由人民邮电出版社出版，是一本非常经典且重要的书籍。
     
  • 数据挖掘导论PPT（完整版）
    优质
    《数据挖掘导论》PPT提供全面的数据挖掘理论与实践知识，涵盖从基础概念到高级技术的所有关键领域。适合初学者和专业人士使用，帮助理解和应用数据挖掘方法。 《数据挖掘导论》全面介绍了数据挖掘的理论与方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所需的知识。该书涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类以及异常检测。除异常检测外，每个主题包含两章内容——前一章介绍基本概念、代表性算法和评估技术；后一章则深入探讨高级概念与算法，以帮助读者在掌握基础的同时了解更多重要的进阶话题。此外，书中还提供了大量示例、图表及习题来辅助学习。
     
  • 数据挖掘导论(高清完整版)
    优质
    《数据挖掘导论》是一本全面介绍数据挖掘技术与应用的教材，内容涵盖模式发现、预测建模等核心领域，适合初学者和专业人士阅读。此版本为高清完整版，提供清晰流畅的学习体验。 《数据挖掘导论》是一本全面介绍数据挖掘技术的书籍，内容涵盖了从基础概念到高级算法的应用。这本书适合初学者以及希望深入了解数据挖掘原理和技术的研究人员阅读。书中不仅提供了理论知识，还包含了大量的实际案例分析与实践指导，帮助读者更好地理解和应用所学的知识。 本书结构清晰、逻辑严谨，并且配有丰富的图表和示例代码，使得学习过程更加直观易懂。此外，《数据挖掘导论》强调了在不同领域中的应用场景，如金融、医疗保健以及市场营销等，展示了数据挖掘技术的广泛适用性及其对行业发展的推动作用。 总之，《数据挖掘导论》是一本优秀的教材与参考书，对于想要掌握现代数据分析和知识发现方法的人来说非常有价值。
     
  • 数据挖掘导论（中文版）完全版
    优质
    《数据挖掘导论（中文版）完全版》全面介绍了数据挖掘的基本概念、技术和应用案例，涵盖了分类、聚类、关联规则等核心内容。 本书全面介绍了数据挖掘领域，并涵盖了五个核心主题：数据、分类、关联分析、聚类以及异常检测。除了异常检测外，每个主题都由两章组成：第一章节讲解基本概念、代表性算法及评估技术；第二章节则深入探讨高级概念和算法。通过这种方式，读者不仅能够全面掌握数据挖掘的基础知识，还能深入了解一些重要的进阶课题。 该书已被明尼苏达大学与密歇根州立大学作为数据挖掘课程的教材，并且在正式出版前就已获得斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等多所知名学府的认可和采用。
     
  • 数据挖掘导论 完整版修订版
    优质
    《数据挖掘导论》完整版修订版是一本全面介绍数据挖掘理论与实践的经典教材，涵盖算法、模型及应用案例。适合初学者和专业人士阅读。 数据挖掘是信息技术领域中的一个重要研究方向，它涉及从大量数据中发现有价值、未知且可理解的模式与知识。《资源数据挖掘导论 完整版》深入探讨这一主题，为学习者提供全面的理论基础及实践指导。结合描述中的“大数据”关键词推测，这份资料可能涵盖了在大数据环境下进行数据挖掘的技术。 所谓的大数据是指规模庞大、处理复杂且速度快到传统工具难以有效管理与分析的数据集。它具备体积（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety），以及后来提出的价值（Value）和真实性（Veracity）。面对大数据背景下的挑战，如如何快速处理实时流数据、融合结构化及非结构化数据，确保挖掘结果的准确性和可靠性等。 数据挖掘的核心方法包括分类、聚类、关联规则分析、序列模式发现、异常检测以及预测技术。其中，分类是将数据归入预定义类别；聚类则是无监督学习方式，通过相似性度量来分组；关联规则用于探索项集间的有趣关系；序列模式挖掘关注时间顺序中的规律；异常检测识别数据中的离群点或不寻常值；而预测则基于历史信息推测未来趋势。 本资源可能涵盖以下内容： 1. 数据挖掘的基本概念：介绍目标、过程和主要任务，以及在各领域的应用。 2. 数据预处理步骤：包括清洗、集成、转换及规约等环节，为后续的挖掘工作做准备。 3. 各类数据挖掘技术详解：如决策树、随机森林算法、神经网络和支持向量机（SVM）、K-means聚类方法等。 4. 大规模数据处理框架：可能涉及Hadoop和Spark分布式计算平台及其在数据分析中的应用案例。 5. 实例研究展示：通过真实或模拟场景演示整个挖掘流程，从获取原始资料到最终解释结果的过程。 6. 评估与验证机制：如何评价模型性能及使用交叉检验、混淆矩阵等方法进行测试比较。 7. 隐私和伦理问题讨论：在数据处理过程中可能遇到的个人隐私保护以及道德考量。 8. 工具软件介绍：推荐常用的R语言、Python编程环境及相关库包，WEKA平台等，并指导如何利用它们执行具体任务。 9. 最新进展与趋势分析：涵盖深度学习技术、流式数据分析框架及半监督算法等内容的发展动态。 10. 实践项目建议：提供实际案例或练习题帮助读者将理论知识应用于实践操作中。 通过系统地学习《资源数据挖掘导论 完整版》，读者不仅能够掌握基础原理，还能学会如何在大数据环境中有效运用这些方法和技术。这为成为专业的数据科学家奠定了坚实的基础。
     
  • 数据挖掘导论 完整版修订版
    优质
    《数据挖掘导论》完整版修订版是一本全面介绍数据挖掘技术与方法的经典教材，涵盖广泛的应用案例和算法实现细节。本书适合计算机科学及相关领域的学生、研究人员和技术人员阅读参考。 《数据挖掘导论》一书全面介绍了数据挖掘的理论与方法，并着重讲解如何运用这些知识来解决各种实际问题。该书内容广泛，适用于多个学科领域。 全书涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类以及异常检测。除了异常检测之外，每个主题都包含两章的内容：前面一章介绍基本概念、代表性算法和评估技术；后面一章则深入探讨更高级的概念与算法。这样的设计旨在帮助读者在掌握基础理论的同时，也能够了解重要的高级话题。 本书的特色包括： - 丰富的图表及综合示例。 - 大量习题供读者练习使用。 - 不需要具备数据库背景知识，仅需少量统计学或数学基础知识即可理解内容。 - 提供了配套的教学辅助资源（如PPT、习题解答和数据集），方便教学与自学。
     
  • 《数据挖掘导论》PPT 课件
    优质
    《数据挖掘导论》PPT课件全面介绍了数据挖掘的基本概念、技术方法及应用案例，适合初学者和专业人士使用。 本资源是Pang-Ning Tan, Michael Steinbach 和 Vipin Kumaer 编写的《Introduction to Data Mining》的配套课件，原为ppt格式，现已转换成pdf版，共有600多页，内容非常丰富。
     
  • 数据挖掘导论（第一部分）
    优质
    《数据挖掘导论（第一部分）》为读者提供了数据挖掘领域的基础理论和实用技术入门指导，涵盖数据分析、模式识别等内容。 《数据挖掘导论》包含完整的中文版、英文版PPT以及习题答案，所有资料均在压缩包内提供。一共有两个解压文件，请确保下载完成后进行解压缩操作。
     
  • 数据挖掘导论（第二部分）
    优质
    《数据挖掘导论（第二部分）》深入探讨了高级数据挖掘技术与方法，涵盖关联规则、分类、聚类及异常检测等领域，旨在为读者提供全面的数据分析能力。 这是压缩文件的第二部分，《数据挖掘导论》包含完整中文版、英文版PPT以及习题答案，均在压缩包内提供。一共有两个解压文件，需要下载完所有文件后才能进行解压缩。