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Pang-Ning Tan编写的《数据挖掘导论（第二版）》的答案文件。

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简介：
The complete answer set for Data Mining Second Edition, presented in English, by Pang-Ning Tan.

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  • 数据挖掘导论（第二版）答案-Pang-Ning Tan.pdf
    优质
    《数据挖掘导论》(第二版)答案解析由Pang-Ning Tan编写，提供了原教材中习题的答案和详细解释，帮助读者深入理解数据挖掘的核心概念和技术。 Certainly, here is the revised text without any links or contact information: --- Data Mining: Second Edition by Pang-Ning Tan provides comprehensive coverage of data mining concepts and techniques. The book includes detailed explanations and examples that help readers understand complex topics in an accessible manner. --- If you need more specific sections rephrased from the mentioned book, please let me know!
     
  • 数据挖掘入门（英文版）_陈封能(Pang-Ning Tan)
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    《数据挖掘入门》由陈封能(Pang-Ning Tan)编写，是一本面向初学者的数据挖掘领域的基础教程，全面介绍了数据挖掘的基本概念、技术和应用案例。 陈封能的《数据挖掘导论》英文原版（Introduction to Data Mining）是学习数据挖掘的经典教材，非常推荐给各位同学！
     
  • 数据挖掘导论（第二版）第二章：数据.pptx
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    《数据挖掘导论》第二版第二章“数据”深入探讨了数据在数据挖掘中的核心地位，介绍了不同类型的数据及其处理方法。该章节通过实例分析讲解如何有效地存储、管理和预处理各种类型的数据，为后续学习奠定了坚实的基础。 《数据挖掘导论（第二版）》第2章的内容主要围绕“数据”展开讨论。这一章节详细介绍了在进行数据分析与挖掘过程中所需关注的数据类型、质量以及处理方法，为读者提供了全面理解如何有效利用各种形式的数据来支持决策和预测分析的基础知识。
     
  • 数据挖掘导论（第二部分）
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    《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。
     
  • 数据挖掘导论（完整版）习题答案（英文版）
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    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。
     
  • 数据挖掘导论（第二版）第三章：过拟合.pptx
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    本PPT为《数据挖掘导论》第二版中第三章的内容概览，专注于讲解过拟合问题及其影响，并提供相应的解决方案和预防策略。 数据挖掘导论（第二版）第3章主要讨论了过拟合的问题。本章节详细分析了在机器学习模型训练过程中可能出现的过拟合现象，并探讨了解决这一问题的方法和技术，旨在帮助读者更好地理解和应对实际应用中的相关挑战。
     
  • 数据挖掘导论（第二版）第三章：分类基础.pptx
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    本ppt介绍了《数据挖掘导论》第二版中第三章的内容概要，重点讲解了分类基础的概念、方法及应用实例。适合初学者入门学习。 数据挖掘导论（第二版）第3章：分类-基础.pptx介绍了基本的分类概念和技术，在这一章节里，读者可以深入了解如何运用数据挖掘技术进行有效的数据分析与预测。该章节详细讲解了各种常用的分类算法，并通过实例演示了这些方法的实际应用过程。
     
  • 数据挖掘导论（第2版）第一章：绪论.pptx
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    《数据挖掘导论（第2版）》第一章“绪论”介绍了数据挖掘的基本概念、发展历程及其在不同领域的应用，并概述了本书的主要内容和学习路径。 《数据挖掘导论（第二版）》第1章是绪论部分。该章节主要介绍了数据挖掘的基本概念、发展历程以及在各个领域的应用情况，并概述了本书的主要内容结构，为读者后续深入学习打下基础。
     
  • 英文原版《数据挖掘》第二版
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    本书为英文原版《数据挖掘》第二版，系统地介绍了数据挖掘的基本概念、技术与方法，并提供了丰富的实例和应用案例。 《Data Mining: A Tutorial-Based Primer, Second Edition》提供了一个全面的数据挖掘入门介绍，重点在于模型构建、测试以及结果的解释与验证。该文本指导学生理解如何利用数据挖掘解决实际问题，并识别特定问题是否可以通过数据挖掘解决方案来有效应对。书中介绍了基本的数据挖掘策略、技术及评估方法，并通过两个知名的软件工具进行实践操作。