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数据挖掘概论与技术 第二版 PDF

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简介：
《数据挖掘概论与技术》第二版PDF全面介绍了数据挖掘的基本概念、方法和技术，深入浅出地讲解了关联规则学习、分类算法和聚类分析等内容。适合初学者及专业人士阅读参考。 这是一份详细的数据挖掘教程，名为《数据挖掘：概念与技术》第二版。该教程提供了数据挖掘的基本概念、关键技术和最佳实践，适合初学者和专业人士阅读。无论是希望了解数据挖掘基础，还是深化对该领域的理解，这份教程都是一份宝贵的资源。

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  • 数据挖掘概论与技术 第二版 PDF
    优质
    《数据挖掘概论与技术》第二版PDF全面介绍了数据挖掘的基本概念、方法和技术，深入浅出地讲解了关联规则学习、分类算法和聚类分析等内容。适合初学者及专业人士阅读参考。 这是一份详细的数据挖掘教程，名为《数据挖掘：概念与技术》第二版。该教程提供了数据挖掘的基本概念、关键技术和最佳实践，适合初学者和专业人士阅读。无论是希望了解数据挖掘基础，还是深化对该领域的理解，这份教程都是一份宝贵的资源。
     
  • 数据挖掘概论与技术 第三版PPT
    优质
    《数据挖掘概论与技术》第三版PPT是针对该教材内容制作的教学辅助材料，涵盖了数据预处理、分类和回归、聚类等核心概念和技术。 这是《Data Mining: Concepts and Techniques》一书的配套PPT。书中内容丰富，回顾和复习时参考这些PPT有助于更好地理解和消化知识点。
     
  • 数据挖掘概论与技术（中文第三版）
    优质
    《数据挖掘概论与技术》（中文第三版）系统介绍了数据挖掘的基本概念、核心技术及应用实践，涵盖分类、聚类、关联规则等方法。 本书全面系统地介绍了数据挖掘的基本概念、方法和技术，并涵盖了最新的研究成果和发展趋势。相比前两版，新版进行了彻底的更新与结构重组，强化了技术内容的重点论述，特别强调了数据预处理、频繁模式挖掘、分类及聚类等关键领域的讲解。此外，书中还详细探讨了联机分析处理（OLAP）、离群点检测等内容，并深入研究了网络挖掘、复杂数据类型以及重要应用领域。 本书适用于所有从事数据分析、数据挖掘和知识发现工作的教师、研究人员、开发人员和用户，是一本优秀的教材，尤其适合用作高级本科生或一年级研究生的数据挖掘入门课程。
     
  • 数据挖掘：概念与技术（第二版）(第一部分)...
    优质
    《数据挖掘：概念与技术》第二版的第一部分，为读者介绍了数据挖掘的基本概念、技术及方法论，适合初学者和专业人士阅读。 《JiaWei Han 编写的这本书在2006年出版了第二版，与第一版相比有了很大的不同，新增了许多新算法。》
     
  • 数据挖掘的概念与技术（中文第二版）
    优质
    《数据挖掘的概念与技术》(中文第二版)系统地介绍了数据挖掘的基本原理、核心技术和实际应用，涵盖分类、聚类、关联规则等关键领域。 韩家炜先生的《数据挖掘：概念与技术（第二版）》由于文件太大被压缩成了两个部分，请再次下载“数据挖掘概念与技术++（原书第二版）.part2”，该文件仅供学习使用。
     
  • 数据挖掘：概念与技术
    优质
    《数据挖掘：概念与技术》是一本全面介绍数据挖掘原理和技术的经典教材，深入浅出地阐述了数据预处理、分类、聚类等核心内容。 ### 数据挖掘的概念与技术 #### 一、引言 在当今大数据时代，数据挖掘作为一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术变得越来越重要。《Data Mining: Concepts and Techniques》是一本经典的数据挖掘教材，由Jiawei Han等人编写。本书全面介绍了数据挖掘的基本概念、技术和应用领域，并深入探讨了数据预处理、频繁模式挖掘、分类等多个主题。 ##### 1.1 为什么需要数据挖掘？ 随着信息技术的发展，各行各业积累了海量的数据。这些数据包含了丰富的信息和知识，但往往以未加工的形式存在，难以直接利用。数据挖掘技术能够帮助我们从这些数据中发现隐藏的模式和规律，并将其转化为有用的信息。 ##### 1.2 数据挖掘的基本概念 本书定义了频繁模式、关联规则等相关概念，并介绍了如何使用Apriori算法等方法进行频繁项集挖掘。 ##### 1.3 实际应用案例和技术细节 《Data Mining: Concepts and Techniques》不仅提供了理论基础，还深入探讨了许多实际应用案例和技术细节。这本书对于初学者和专业人士都极具参考价值。 #### 六、频繁模式挖掘 第六章“Mining Frequent Patterns, Associations, and Correlations”介绍了如何在数据中发现频繁出现的项集以及关联规则，并讨论了这些模式的实际意义及其评价方法。 ##### 6.1 基本概念 定义了频繁模式和关联规则等相关术语，解释它们的意义及应用背景。 ##### 6.2 频繁项集挖掘方法 介绍了几种常见的算法如Apriori、FP-growth等，用于高效地发现数据中的频繁项集。 #### 八、分类 第八章“Classification”提供了关于如何将未标记的数据划分为不同类别的详细信息。该章节包括了决策树归纳和贝叶斯分类器等内容，并讨论了模型评估的方法如准确率、召回率以及F1分数等指标的应用场景与计算方法，帮助读者全面理解并应用这些技术。 通过以上各章的详细介绍，《Data Mining: Concepts and Techniques》这本书不仅提供了理论基础，还深入探讨了许多实际应用案例和技术细节。对于初学者和专业人士来说都极具参考价值。
     
  • 数据挖掘的概念与技术（第三版 中文版+英文版 PDF）
    优质
    《数据挖掘的概念与技术》(第三版)提供中英文双语PDF版本，全面介绍了数据挖掘的核心概念和技术方法，是学习和研究数据科学领域的经典教材。 《数据挖掘概念与技术》是一本学习数据挖掘的必备书籍，提供英文和中文PDF版本，内容清晰易懂，非常值得一读。