本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 本书是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材，由于独具特色，正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。 本书特色  与许多其他同类图书不同，本书将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。  只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。  书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题，并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题，尽可能直接地聚焦于数据挖掘的主要概念。  教辅...(展开全部)

本书从算法的角度介绍数据挖掘所使用的主要原理与技术。为了更好地理解数据挖掘技术如何用于各种类型的数据，研究这些原理与技术是至关重要的。 本书所涵盖的主题包括：数据预处理、预测建模、关联分析、聚类分析、异常检测和避免错误发现。通过介绍每个主题的基本概念和算法，为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所需的必要背景以及方法。

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《数据挖掘导论》(英文版)对数据挖掘进行了全面介绍，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。《数据挖掘导论》(英文版)涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，而后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是在使读者透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。此外，书中还提供了大量例子、图表和习题。

本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，着重介绍如何用数据挖掘知识解决各种实际问题，涉及学科领域众多，适用面广。 书中涵盖5个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。 本书特色 ·包含大量的图表、综合示例和丰富的习题。 ·不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。 ·网上配套教辅资源丰富，包括ppt、习题解答、数据集等。

本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 本书是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材，由于独具特色，正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。 本书特色  与许多其他同类图书不同，本书将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。  只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。  书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题，并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题，尽可能直接地聚焦于数据挖掘的主要概念。  教辅...(展开全部)

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