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Data Mining Concepts and Techniques, Second Edition (2006)

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简介：
《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！

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  • 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。
     
  • Digital Modulation Techniques (Second Edition)
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    《数字调制技术（第二版）》全面介绍了现代通信系统中各种关键的数字调制方法，包括最新研究成果和技术进展。 《数字调制技术》第二版是一本深入探讨数字通信系统中的调制解调理论的专业书籍，在现代通信系统的开发与维护过程中具有重要指导意义。 该书首先介绍了数字信号传输的基本原理，强调了在不同信道环境中利用调制技术的重要性，涵盖了加性高斯白噪声（AWGN）信道、带宽受限信道和多径衰落信道等类型。这些章节为理解数字调制技术提供了坚实的理论基础。 书中详细讨论了几种基本的数字调制方法：幅度键控(ASK)、频率键控(FSK)及相位键控(PSK)，并介绍了它们的各种变体，如正交振幅调制(QAM)。选择合适的调制方案时需要综合考虑功率效率（即在特定误码率下所需最小传输功率）、带宽效率和系统复杂度等因素。 书中还对不同数字调制技术进行了对比分析，帮助读者更好地理解各种方法的特点及应用场景。例如，在比较PSK与QAM时发现前者虽然可能不具有相同的带宽效率但其在功率利用上更胜一筹。 除了上述内容外，《数字调制技术》第二版的第2章还涉及了基带编码的概念及其应用，包括差分编码、非归零码（NRZ）、返回到零(RZ)、伪三进制(AMI)以及双相(Biphase)，如曼彻斯特和米勒代码等。每种编码方式都有其独特的特性和应用场景。 书中还详细讨论了这些线路编码的功率谱密度(PSD)特性，这对于理解信号如何影响通信信道至关重要；同时，误码率（BER）作为衡量系统性能的关键参数也被深入探讨。 总体而言，《数字调制技术》为读者提供了全面的知识框架和实践指南来掌握复杂的数字调制领域。
     
  • Array Signal Processing: Concepts and Techniques (2)
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    本书为《阵列信号处理》系列第二部分，深入探讨了阵列信号处理领域的核心概念与技术，涵盖算法设计、性能分析及应用实例。适合研究者和工程师参考学习。 Array Signal Processing-CONCEPTS AND TECHNIQUES（2）讲述了阵列信号处理的基本概念和技术。这本书深入探讨了如何利用空间信息来改善通信系统、雷达系统和其他应用中的信号接收质量，包括波束形成、方向估计以及干扰抑制等关键技术。书中还介绍了最新的研究成果和实用的工程案例，为读者提供了全面的理解和实践指导。
     
  • Concepts and Techniques in Array Signal Processing
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    《Concepts and Techniques in Array Signal Processing》是一本深入探讨阵列信号处理中基本概念与先进技术的专业书籍，适用于研究及工程应用。 国外专家撰写的一本著作从基础开始详细介绍了阵列信号的特性，并以工程角度阐述了多种自适应阵列信号处理算法及DOA估计技术，帮助读者迅速掌握阵列信号处理领域的知识。
     
  • Numerical Techniques for Conservation Laws (Second Edition)
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    本书为《Conservation Laws》的第二版，汇集了关于守恒律数值技术的最新研究成果与方法，适合从事相关领域研究的专业人士参考。 ### Numerical Methods for Conservation Laws（第二版） #### 核心知识点概述 《Numerical Methods for Conservation Laws》（第二版）是Randall J. LeVeque编写的关于数值方法解决守恒律方程的经典著作，由Birkhäuser出版社出版，在数学界享有很高的声誉。本书的主要目标是为读者提供一套全面而深入的理解和实现数值方法来求解非线性守恒律方程系统的方法。这些方程通常出现在流体力学、气体动力学以及许多其他物理和工程领域中。 #### 关键概念与理论基础 1. **守恒律方程**：守恒律方程描述了物质、能量或动量等物理量在一个区域内的变化率是由该区域内物理量的产生、消耗及通过边界流入流出所决定。非线性守恒律方程特别复杂，因为它们可能包含激波（shock waves），即物理量的不连续变化。 2. **激波与间断解**：激波是非线性守恒律方程的一种典型现象，其存在使得传统的微分方程解法变得不可行。书中详细讨论了如何处理这些间断解，并提出了多种数值方法来逼近这些解。 3. **数学结构分析**：为了理解非线性守恒律方程的行为，首先需要对其数学结构进行深入研究。这部分包括特征分析、弱解的概念以及稳定性分析等内容。 #### 数值方法概览 1. **有限差分方法**：这是一种最基本的数值方法，通过对守恒律方程进行离散化处理，将其转换为代数方程组来求解。书中详细介绍了几种常用的有限差分格式，如Lax-Friedrichs格式、Lax-Wendroff格式等。 2. **有限体积方法**：这种方法将计算域划分为一系列控制体，并在每个控制体内应用守恒律。相比于有限差分方法，有限体积方法更适用于处理包含激波的问题。书中详细探讨了高分辨率有限体积方法的设计原则及其在复杂问题中的应用。 3. **特征线方法**：对于特定类型的守恒律方程，可以利用其特征结构来设计数值方法。特征线方法能够有效地捕捉解中的间断，并减少数值振荡。 4. **自适应网格技术**：为了提高计算效率并准确捕捉激波位置，可以采用自适应网格技术。这包括网格细化和移动网格策略等。 #### 实践应用案例 书中还提供了多个实践应用案例，用于展示上述理论和方法的实际效果。这些案例涵盖了从简单的一维激波管问题到复杂的二维流场模拟等多个方面。通过对这些案例的研究，读者可以更好地理解和掌握数值方法的应用技巧。 #### 结论 《Numerical Methods for Conservation Laws》（第二版）不仅是一本优秀的教材，也是一部重要的参考书籍。它不仅提供了丰富的理论知识，还包含了大量实际操作指南和示例，对于从事计算流体力学(CFD)以及其他相关领域的研究人员来说具有极高的价值。通过学习本书，读者不仅可以掌握解决守恒律方程的基本技能，还能了解到最新研究成果和发展趋势，从而在自己的研究工作中取得更大的成就。
     
  • Array Signal Processing: Concepts and Techniques (Prentice Hall...)
    优质
    《阵列信号处理：概念与技术》由Prentice Hall出版，全面介绍了阵列信号处理的核心理论、算法及应用技巧，是相关领域研究和教学的重要参考书。 D. H. Johnson 和 D.E. Dudgeon, 《阵列信号处理：概念与技术》，Prentice Hall, 1993年出版。
     
  • Categorical Data Analysis, Second Edition - Agresti
    优质
    A_categorical_Data_Analysis_Second_Edition是由统计学专家Alan Agresti编著的一本关于分类数据分析的经典教材。本书深入浅出地介绍了各类模型及其应用，广泛应用于社会科学研究中。 《分类数据分析第二版》是由佛罗里达大学统计学教授Alan Agresti撰写的一本权威参考书籍，专为从事统计研究的专业人士以及生物统计领域的科学家设计。本书全面介绍了分析分类数据的重要方法，并根据最新研究成果及新一代专业人士和学生的需求进行了更新。 ### 主要内容及新特点 #### 1. 更新与新增内容 - **三章关于重复测量和集群分类数据的方法**：包括边缘模型及其关联的广义估计方程（GEE）方法，以及包含随机效应的混合模型。 - **强化了逻辑回归建模**：针对二分类和多分类数据的应用更加详尽。 - **SAS软件使用指南**：附录中提供了如何用SAS进行书中几乎所有分析的具体步骤。 - **序变量处理指南**：提供具体指导，说明如何区别对待序变量与名义变量。 - **小样本精确程序讨论**：增加了对小样本情况下精确检验方法的讨论。 - **真实数据分析示例**：超过100个基于实际数据集的例子展示了各种分析方法的应用场景。 - **习题集**：包含600多道练习题，帮助读者巩固所学知识。 #### 2. 关键方法介绍 - **广义线性模型(GLMs)**：本书的核心在于通过广义线性模型框架连接逻辑回归、泊松回归和负二项回归等离散数据模型，并应用于连续数据的正态回归。 - **逻辑回归**：针对二分类及多分类数据建模，逻辑回归分析能够有效地探索变量之间的关系。 - **边缘模型与广义估计方程(GEE)**：在处理重复测量时，边缘模型提供了一种非参数化的方法来通过GEE估计相关数据集中的参数。 - **混合模型**：对于具有层次结构的数据集，混合模型结合了固定效应和随机效应，特别适合于集群数据分析。 ### 章节内容概览 - **第1章：简介 – 分类数据的分布与推断**：介绍了分类响应变量的概念，并讨论适用于这些类型数据的概率分布以及统计推断方法。 - **第 2 章：描述性交叉表**：这一章节重点介绍交叉表中的概率结构，比较两个比例并探讨分层2×2表格中部分关联和更大规模表格的扩展关系。 - **第3章：交叉表推断**：提供了关于相关参数置信区间计算方法、独立性的假设检验以及小样本情况下的独立性测试等。 ### 教学资源 - **教师手册**：包含所有习题的答案，可以从Wiley出版社获取。 - **SAS软件示例**：书末附录提供使用SAS进行数据分析的具体步骤和实例。 本书不仅提供了全面深入的理论基础，还通过丰富的实际案例展示了各种分析方法的应用场景。无论是初学者还是有经验的研究人员，《分类数据分析第二版》都是一本不可多得的重要参考书籍。
     
  • Array Signal Processing: Concepts and Techniques by DON H. JOHNSON
    优质
    《阵列信号处理：概念与技术》由唐·霍华德·约翰逊撰写，本书全面介绍了阵列信号处理的基础理论、关键技术及其应用，是该领域的权威参考书。 这本书探讨了由传感器阵列接收的信号处理中的问题、算法及解决方案。书中将数字信号处理领域的最新研究成果整合成一个连贯的整体，讨论了阵列处理的应用。
     
  • Understanding GPS Principles and Applications (Second Edition)
    优质
    本书《理解GPS原理与应用（第二版）》深入浅出地介绍了全球定位系统的基本工作原理及其广泛的应用领域，是学习和研究GPS技术的理想教材。 该书包含《Understanding GPS Principles and Applications, Second Edition》及其中文译本《GPS原理与应用》，便于读者对照学习，是一本经典GPS卫星导航教程。