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数据挖掘导论（全册）中英文资料包

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简介：
本资料包涵盖《数据挖掘导论》一书的中英文版本及相关资源，适合初学者和进阶读者深入学习数据挖掘理论与实践。 数据挖掘导论（完整版）中文课本、中文课后习题答案、英文课后习题答案及英文PPT资料。

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  • 数据挖掘导论（全册）中英文资料包
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    本资料包涵盖《数据挖掘导论》一书的中英文版本及相关资源，适合初学者和进阶读者深入学习数据挖掘理论与实践。 数据挖掘导论（完整版）中文课本、中文课后习题答案、英文课后习题答案及英文PPT资料。
     
  • 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（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（全册）习题解答.xdf
    优质
    《数据挖掘导论》一书配套的习题解答文件，全面解析书中各章节练习题，帮助学习者深入理解数据挖掘原理与技术。 Data mining is the process of discovering patterns, extracting knowledge, and gaining insights from large sets of data. It involves using algorithms to identify correlations and trends within datasets that might not be apparent through simple analysis or manual inspection. This field combines techniques from statistics, machine learning, database theory, and information retrieval systems to uncover valuable information hidden in complex data structures. The applications of data mining are vast and varied, ranging from business intelligence and marketing analytics to scientific research and healthcare diagnostics. By leveraging advanced analytical methods, organizations can make more informed decisions based on evidence derived directly from their operational datasets. Key challenges in the realm of data mining include dealing with high-dimensional spaces (the curse of dimensionality), ensuring privacy protection for sensitive information, and developing efficient algorithms capable of processing massive volumes of real-time streaming data.
     
  • 《数据挖掘导论》英文版课程讲义
    优质
    《数据挖掘导论》英文版课程讲义是一套全面介绍数据挖掘理论与实践的教学资料，涵盖算法原理、案例分析及应用技巧。 《数据挖掘导论》是由Pang-Ning Tan等人编写的介绍性教材。这本书为读者提供了关于数据挖掘的基本概念和技术的全面概述。书中涵盖了各种主题，包括关联规则、分类方法、聚类技术以及频繁模式分析等，并通过实例和案例研究来帮助理解这些复杂的概念。
     
  • 数据挖掘导论（完整版）习题答案（英文版）
    优质
    本书提供了《数据挖掘导论》一书全部习题的答案，采用英文编写，适用于深入学习数据挖掘理论与实践的学生和研究人员。 《数据挖掘导论》全面介绍了数据挖掘的概念和技术，并提供了将这些技术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，每个主题都有两章内容——一章介绍基本概念和代表性算法及评估方法；另一章则深入探讨高级技术和复杂案例。 本书适合高年级本科生、研究生作为教材使用，并且对于从事相关领域研究与应用开发的专业人员也具有很高的参考价值。作者团队包括密歇根州立大学计算机工程系的助理教授Pang-Ning Tan，明尼苏达大学的研究员Michael Steinbach以及该校计算机科学和工程学院主任Vipin Kumar。 数据挖掘涵盖多种技术和方法，如分类、关联分析、聚类及异常检测等。《数据挖掘导论》详细解释了这些概念，并提供了大量实例、图表与习题来帮助读者掌握基础知识并深入了解高级主题。 在本书中，分类任务通过学习已知的训练集创建模型以预测未知类别标签；关联分析旨在发现购物篮中的商品组合规律；聚类则是无监督的学习方式，用于识别数据点之间的自然分组或结构。此外，异常检测技术可以用来识别出与其他样本不同的数据实例。 除了上述核心主题外，《数据挖掘导论》还详细介绍了预处理步骤（包括清理、转换和降维）以及评估模型性能的方法（如交叉验证与混淆矩阵）。这些内容为读者提供了全面的数据挖掘知识框架。
     
  • 中英文数据挖掘论文人工翻译-by PH
    优质
    本项目汇集了由PH团队精心完成的人工翻译成果，专注于将高质量的数据挖掘研究论文从中文转化为英文，促进国际学术交流与理解。 网上的大多数翻译版本都是机器翻译的，我在几个网站上花了积分也没找到流畅易读的版本，最终忍无可忍花了一天时间自己重新翻译了出来。虽然可能有少数句子或术语理解得不够准确，但整篇文章至少是通顺连贯的。
     
  • 数据挖掘PPT资料.zip
    优质
    本资料集为《数据挖掘PPT资料》，包含了数据预处理、特征选择、分类与回归算法等核心主题内容，适用于学习和教学使用。 数据挖掘涉及机器学习、协同过滤、分类算法以及聚类算法等多个方面。
     
  • 数据挖掘PPT：21份详尽资料全面解析数据挖掘技术
    优质
    本PPT合集包含21份详尽的数据挖掘资料，深入浅出地解析了数据挖掘的核心概念、算法及应用，适合初学者与专业人士参考学习。 这份PPT包含21个部分，非常详细地介绍了数据挖掘的相关内容。
     
  • 《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。