重点大学计算机专业系列教材：数据挖掘原理与算法（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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毛国君 等 著

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• 数据挖掘
• 机器学习
• 计算机专业
• 高等教育
• 算法
• 数据分析
• 人工智能
• 模式识别
• 统计学习
• 教材

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302158769

版次：2

商品编码：10155810

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2007-12-01

用纸：胶版纸

页数：329

编辑推荐

　　《数据挖掘原理与算法》(第2版)共分8章，各章相对独立成篇，以利于读者选择性学习。在每章后面都设置专门一节来对本章内容和文献引用情况进行归纳，它不仅可以帮助读者对相关内容进行整理，而且也起到对本内容相关文献的注释性索引功能。第1章是绪论，系统地介绍了数据挖掘产生的商业和技术背景，从不同侧面剖析了数据挖掘的概念和应用价值；第2章给出了知识发现的过程分析和应用体系结构设计；第3章对关联规则挖掘的原理和算法进行全面阐述；第4章给出分类的主要理论和算法描述；第5章讨论聚类的常用技术和算法；第6章对时问序列分析技术和序列挖掘算法进行论述；第7章系统地介绍了Web挖掘的主要研究领域和相关技术及算法；第8章是对空间数据挖掘技术和算法的分析和讲述……

内容简介

　　本书是一本全面介绍数据挖掘和知识发现技术的专业书籍，它系统地阐述了数据挖掘和知识发现技术的产生、发展、应用以及相关概念、原理和算法，对数据挖掘中的主要技术分支，包括关联规则、分类、聚类、序列、空间以及web挖掘等进行了理沦剖析和算法描述。本书的许多内容是作者们在攻读博士学位期间的工作总结，一方面，对于相关概念和技术的阐述尽量先从理论分析人手，在此基础上进行技术归纳；另一方面，为了保证技术的系统性，所有的挖掘模型和算法描述都在统一的技术归纳框架下进行。同时，为了避免抽象算法描述给读者带来的理解困难，本书的所有典型算法都通过具体跟踪执行实例来进一步说明。
　　本书共分8章，各章相对独立成篇，以利于读者选择性学习。在每章后面都设置专门一节来对本章内容和文献引用情况进行归纳，它不仅可以帮助读者对相关内容进行整理，而且也起到对本内容相关文献的注释性索引功能。第1章是绪论，系统地介绍了数据挖掘产生的商业和技术背景，从不同侧面剖析了数据挖掘的概念和应用价值；第2章给出了知识发现的过程分析和应用体系结构设计；第3章对关联规则挖掘的原理和算法进行全面阐述；第4章给出分类的主要理论和算法描述；第5章讨论聚类的常用技术和算法；第6章对时间序列分析技术和序列挖掘算法进行论述；第7章系统地介绍了Web挖掘的主要研究领域和相关技术及算法；第8章是对空间数据挖掘技术和算法的分析和讲述。
　　本书可作为计算机专业研究生或高年级本科生教材，也可以作为从事计算机研究和开发人员的参考资料。作为教材，教师可以根据课时安排进行选择性教学。为了更好地让教师进行选择性教学，本书配有专门的教师用书，对内容的重点、难点和课时分配给出了对应的建议，对重要的和难度较大的习题进行了分析和解答。对于研究人员，本书是一本高参考价值的专业书籍。对于软件技术人员，可以把它当作提高用书或参考资料，一些算法可以通过改造用于实际的应用系统中。

目录

第1章绪论
1.1数据挖掘技术的产生与发展
1.1.1数据挖掘技术的商业需求分析
1.1.2数据挖掘产生的技术背景分析
1.2数据挖掘研究的发展趋势
1.3数据挖掘概念
1.3.1从商业角度看数据挖掘技术
1.3.2数据挖掘的技术含义
1.3.3数据挖掘研究的理论基础
1.4数据挖掘技术的分类问题
1.5数据挖掘常用的知识表示模式与方法
1.5.1广义知识挖掘
1.5.2关联知识挖掘
1.5.3类知识挖掘
1.5.4预测型知识挖掘
1.5.5特异型知识挖掘
1.6不同数据存储形式下的数据挖掘问题
1.6.1事务数据库中的数据挖掘
1.6.2关系型数据库中的数据挖掘
1.6.3数据仓库中的数据挖掘
1.6.4在关系模型基础上发展的新型数据库中的数据
挖掘
1.6.5面向应用的新型数据源中的数据挖掘
1.6.6Web数据源中的数据挖掘
1.7粗糙集方法及其在数据挖掘中的应用
1.7.1粗糙集的一些重要概念
1.7.2粗糙集应用举例
1.7.3粗糙集方法在KDD中的应用范围
1.8数据挖掘的应用分析
1.8.1数据挖掘与CRM
1.8.2数据挖掘应用的成功案例分析
1.9本章小结和文献注释
习题1
第2章知识发现过程与应用结构
2.1知识发现的基本过程
2.1.1数据抽取与集成技术要点
2.1.2数据清洗与预处理技术要点
2.1.3数据的选择与整理技术要点
2.1.4数据挖掘技术要点
2.1.5模式评估技术要点
2.2数据库中的知识发现处理过程模型
2.2.1阶梯处理过程模型
2.2.2螺旋处理过程模型
2.2.3以用户为中心的处理模型
2.2.4联机KDD模型
2.2.5支持多数据源多知识模式的KDD处理模型
2.3知识发现软件或工具的发展
2.3.1独立的知识发现软件
2.3.2横向的知识发现工具集
2.3.3纵向的知识发现解决方案
2.3.4KDD系统介绍
2.4知识发现项目的过程化管理
2.5数据挖掘语言介绍
2.5.1数据挖掘语言的分类
2.5.2数据挖掘查询语言
2.5.3数据挖掘建模语言
2.5.4通用数据挖掘语言
2.5.5DMQL挖掘查询语言介绍
2.6本章小结和文献注释
习题2
第3章关联规则挖掘理论和算法
3.1基本概念与解决方法
3.2经典的频繁项目集生成算法分析
3.2.1项目集空间理论
3.2.2经典的发现频繁项目集算法
3.2.3关联规则生成算法
3.3Apriori算法的性能瓶颈问题
3.4Apriori的改进算法
3.4.1基于数据分割（Partition）的方法
3.4.2基于散列（Hash）的方法
3.4.3基于采样（Sampling）的方法
3.5对项目集空间理论的发展
3.5.1Close算法
3.5.2FP�瞭ree算法
3.6项目集格空间和它的操作
3.7基于项目集操作的关联规则挖掘算法
3.7.1关联规则挖掘空间
3.7.2三个实用算子
3.7.3最大频繁项目集格的生成算法
3.7.4ISS�睤M算法执行示例
3.8改善关联规则挖掘质量问题
3.8.1用户主观层面
3.8.2系统客观层面
3.9约束数据挖掘问题
3.9.1约束在数据挖掘中的作用
3.9.2约束的类型
3.10时态约束关联规则挖掘
3.11关联规则挖掘中的一些更深入的问题
3.11.1多层次关联规则挖掘
3.11.2多维关联规则挖掘
3.11.3数量关联规则挖掘
3.12数量关联规则挖掘方法
3.12.1数量关联规则挖掘问题
3.12.2数量关联规则的分类
3.12.3数量关联规则挖掘的一般步骤
3.12.4数值属性离散化问题及算法
3.13本章小结和文献注释
习题3
第4章分类方法
4.1分类的基本概念与步骤
4.2基于距离的分类算法
4.3决策树分类方法
4.3.1决策树基本算法概述
4.3.2ID3算法
4.3.3C4.5算法
4.4贝叶斯分类
4.4.1贝叶斯定理
4.4.2朴素贝叶斯分类
4.4.3EM算法
4.5规则归纳
4.5.1AQ算法
4.5.2CN2 算法
4.5.3FOIL算法
4.6与分类有关的其他问题
4.6.1分类数据预处理
4.6.2分类器性能的表示与评估
4.7本章小结和文献注释
习题4
第5章聚类方法
5.1概述
5.1.1聚类分析在数据挖掘中的应用
5.1.2聚类分析算法的概念与基本分类
5.1.3距离与相似性的度量
5.2划分聚类方法
5.2.1k�财骄�算法
5.2.2PAM
5.2.3其他方法
5.3层次聚类方法
5.3.1AGNES算法
5.3.2DIANA算法
5.3.3其他聚类方法
5.4密度聚类方法
5.5其他聚类方法
5.5.1STING算法
5.5.2SOM算法
5.5.3COBWEB算法
5.5.4模糊聚类算法FCM
5.6本章小结和文献注释
习题5
第6章时间序列和序列模式挖掘
6.1时间序列及其应用
6.2时间序列预测的常用方法
6.2.1确定性时间序列预测方法
6.2.2随机时间序列预测方法
6.2.3其他方法
6.3基于ARMA模型的序列匹配方法
6.3.1基本概念
6.3.2利用基本概念建立模型
6.3.3构造判别函数
6.4基于离散傅里叶变换的时间序列相似性查找
6.4.1完全匹配
6.4.2子序列匹配
6.5基于规范变换的查找方法
6.5.1基本概念
6.5.2查找方法
6.6序列挖掘
6.6.1基本概念
6.6.2数据源的形式
6.6.3序列模式挖掘的一般步骤
6.7AprioriAll 算法
6.8AprioriSome 算法
6.9GSP算法
6.10本章小结和文献注释
习题6
第7章Web挖掘技术
7.1Web挖掘的意义
7.2Web挖掘的分类
7.3Web挖掘的含义
7.3.1Web挖掘与信息检索
7.3.2Web挖掘与信息抽取
7.4Web挖掘的数据来源
7.4.1服务器日志数据
7.4.2在线市场数据
7.4.3Web页面
7.4.4Web页面超链接关系
7.4.5其他信息
7.5Web内容挖掘方法
7.5.1爬虫与Web内容挖掘
7.5.2虚拟的Web视图
7.5.3个性化与Web内容挖掘
7.5.4对Web页面内文本信息的挖掘
7.5.5对Web页面内多媒体信息挖掘
7.5.6Web页面内容的预处理
7.6Web访问信息挖掘方法
7.6.1Web访问信息挖掘的特点
7.6.2Web访问信息挖掘的意义
7.6.3Web访问信息挖掘的数据源
7.6.4Web访问信息挖掘的预处理
7.6.5其他信息的预处理技术
7.6.6在Web访问挖掘中的常用技术
7.6.7Web访问信息挖掘的要素构成
7.6.8利用Web访问信息挖掘实现用户建模
7.6.9利用Web访问信息挖掘发现导航模式
7.6.10利用Web访问信息挖掘改进访问效率
7.6.11利用Web访问信息挖掘进行个性化服务
7.6.12利用Web访问信息挖掘进行商业智能发现
7.6.13利用Web访问信息挖掘进行用户移动模式发现
7.6.14利用协作推荐的方法实现实时个性化推荐的例子
7.7Web结构挖掘方法
7.7.1页面重要性的评价方法
7.7.2页面等级
7.7.3权威页面和中心页面
7.7.4Web站点结构的预处理
7.8本章小结和文献注释
习题7
第8章空间挖掘
8.1引言
8.2空间数据概要
8.2.1空间数据的复杂性特征
8.2.2空间查询问题
8.2.3空间数据结构
8.2.4专题地图
8.3空间数据挖掘基础
8.4空间统计学
8.5泛化与特化
8.5.1逐步求精
8.5.2泛化
8.5.3最临近方法
8.5.4统计信息网格方法STING
8.6空间规则
8.7空间分类算法
8.7.1ID3扩展
8.7.2空间决策树
8.8空间聚类算法
8.8.1基于随机搜索的聚类方法CLARANS扩展
8.8.2大型空间数据库基于距离分布的聚类算法DBCLASD
8.8.3BANG
8.8.4小波聚类
8.8.5近似值
8.9空间挖掘的其他问题
8.10空间数据挖掘原型系统介绍
8.11空间数据挖掘的研究现状
8.12空间数据挖掘的研究与发展方向
8.13空间数据挖掘与相关学科的关系
8.13.1空间数据挖掘与空间数据库
8.13.2空间数据挖掘与空间数据仓库
8.13.3空间数据挖掘与空间联机分析处理
8.13.4空间数据挖掘与地理信息系统
8.14数字地球
8.15本章小结和文献注释
习题8
参考文献

前言/序言

大数据时代下的智慧引擎：深度解析数据挖掘的核心理念与前沿算法 在信息爆炸的时代，数据已然成为驱动各行各业发展的核心要素。如何从海量、异构、无序的数据中发掘出隐藏的价值，转化为具有指导意义的知识，进而驱动智能决策与创新应用，已成为学术界和产业界共同关注的焦点。本书正是基于这一时代背景，致力于系统性地梳理和阐释数据挖掘的原理与核心算法，旨在为读者构建一个扎实而全面的知识体系，使其能够深入理解并掌握数据挖掘这一强大的技术工具。 一、 数据挖掘：开启智能时代的大门 数据挖掘（Data Mining）并非仅仅是简单的统计分析或数据库查询，它是一门交叉学科，融合了统计学、机器学习、数据库技术、模式识别、人工智能等多个领域的理论与方法。其核心目标在于从大规模数据集中发现有意义的模式、关联、趋势和知识，并将其应用于预测、分类、聚类、关联规则发现等各种实际问题。本书将从最根本的层面出发，引导读者理解数据挖掘的本质，明确其在不同应用场景下的定位与价值，从而为后续深入学习奠定坚实基础。 二、 数据挖掘流程：从原始数据到决策洞察的系统工程 任何一项成功的数据挖掘项目，都离不开一个严谨而系统化的流程。本书将详细拆解数据挖掘的典型流程，并对每个环节进行深入剖析： 数据理解（Data Understanding）： 这一阶段是所有后续工作的前提。我们将讲解如何初步了解数据集的背景信息、数据类型、字段含义，以及可能存在的潜在问题。通过探索性数据分析（EDA），读者将学会使用各种可视化工具和统计方法，如直方图、散点图、箱线图、均值、方差、相关系数等，来洞察数据的分布特征、异常值、缺失值等。理解数据的“前世今生”，是确保挖掘结果有效性的第一步。 数据准备（Data Preparation）： 原始数据往往充斥着噪声、缺失值、不一致性等问题，直接应用于挖掘算法会严重影响结果的准确性和可靠性。本书将系统介绍多种数据预处理技术，包括： 数据清洗（Data Cleaning）： 如何识别和处理异常值，填补缺失值（如均值填充、中位数填充、回归填充、模型预测填充等），以及如何处理重复记录和不一致的数据格式。 数据集成（Data Integration）： 当数据来源于多个异构数据源时，如何将它们有效地整合起来，解决模式冲突、实体识别等问题。 数据变换（Data Transformation）： 将数据转换成适合挖掘算法的形式，例如： 规范化与标准化（Normalization & Standardization）： 将数据缩放到统一的范围，避免量纲不一致对算法产生影响（如最小-最大规范化、Z-score标准化）。 离散化（Discretization）： 将连续型变量转换为离散型变量，简化模型或满足特定算法的要求（如等宽分箱、等频分箱、基于模型的分箱）。 特征构造（Feature Construction）： 基于已有特征生成新的、更有意义的特征，以提高模型的表达能力。 数据规约（Data Reduction）： 在保证信息损失最小的前提下，减小数据集的规模，提高挖掘效率和模型性能。我们将介绍维度规约（如主成分分析PCA、因子分析）和样本规约（如抽样、聚类采样、基于密度采样）等方法。 模型构建（Modeling）： 这是数据挖掘的核心环节，我们将深入探讨各种主流的数据挖掘算法。本书将按照不同的任务类型进行划分，并详细介绍其原理、优缺点、适用场景以及关键参数的调优策略。 模型评估（Evaluation）： 即使构建了模型，也需要对其性能进行客观公正的评估，以判断其是否满足业务需求，并进行必要的优化。本书将详细介绍各种评估指标，如： 分类模型评估： 准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC曲线与AUC值、混淆矩阵等。 回归模型评估： 均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R-squared）等。 聚类模型评估： 轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数等。 知识部署（Deployment）： 最终，数据挖掘的价值体现在将挖掘出的知识应用于实际业务决策中。本书将简要探讨如何将训练好的模型集成到生产环境中，如何持续监控模型性能，以及如何根据业务变化对模型进行更新与迭代。 三、 核心数据挖掘任务与算法深度解析 本书将聚焦于数据挖掘最核心、最常用的几种任务类型，并对其背后的算法原理进行由浅入深的讲解： 分类（Classification）： 预测一个样本属于哪个预定义类别。我们将深入介绍以下经典算法： 决策树（Decision Trees）： 如ID3、C4.5、CART等算法，讲解如何构建一棵能够进行预测的树状结构，包括信息增益、增益率、基尼系数等选择分裂属性的准则，以及剪枝技术。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 讲解线性SVM和非线性SVM，核函数的概念（如多项式核、径向基函数核RBF），以及其在高维空间中的强大分类能力。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 基于贝叶斯定理的概率分类器，讲解其“朴素”假设及其在文本分类等领域的广泛应用。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： 基于实例的学习方法，讲解如何根据样本的K个最近邻居来预测其类别。 集成学习（Ensemble Learning）： 如随机森林（Random Forest）和梯度提升树（Gradient Boosting Trees, GBT，包括AdaBoost、XGBoost、LightGBM等），讲解如何通过组合多个弱学习器来构建更强大、更鲁棒的分类器，这代表了当前分类任务的先进水平。 神经网络与深度学习基础（Neural Networks & Deep Learning Basics）： 简要介绍感知机、多层感知机（MLP）以及它们在分类任务中的应用，为后续理解更复杂的深度学习模型打下基础。 回归（Regression）： 预测一个连续型的目标变量。我们将探讨： 线性回归（Linear Regression）： 包括简单线性回归和多元线性回归，讲解最小二乘法求解模型参数。 岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归（Lasso Regression）： 讲解L1和L2正则化如何防止过拟合，提高模型的泛化能力。 决策树回归： 决策树在回归任务中的应用。 支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）： SVM在回归问题上的扩展。 聚类（Clustering）： 将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度高，不同簇间的样本相似度低。我们将深入讲解： K-Means算法： 最经典、最常用的聚类算法之一，讲解其迭代优化过程，以及选择K值的重要性。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 分为凝聚型（自底向上）和分裂型（自顶向下），生成一个层次结构的聚类树。 基于密度的聚类（Density-Based Clustering）： 如DBSCAN算法，能够发现任意形状的簇，并能有效处理噪声点。 模型基聚类（Model-Based Clustering）： 如高斯混合模型（Gaussian Mixture Models, GMM），假设数据由多个概率分布生成，并用EM算法求解。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 发现数据集中项集之间的有趣关联。我们将详细介绍： Apriori算法： 寻找频繁项集的基础算法，讲解其向下封闭性质和候选生成、剪枝策略。 FP-Growth算法： 比Apriori更高效的频繁项集挖掘算法，利用FP-tree结构。 强关联规则的生成： 如何从频繁项集中生成具有高置信度的关联规则，如置信度（Confidence）、支持度（Support）、提升度（Lift）等度量。 异常检测（Anomaly Detection）： 识别数据集中与其他样本显著不同的异常点。我们将介绍基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方法以及基于模型的方法。 四、 实践导向与前沿展望 本书在讲解理论知识的同时，也高度重视实践性。虽然本书专注于原理与算法，但不回避实际应用中的挑战，并会适时提及如何将这些理论知识应用于解决实际问题。此外，本书还将对数据挖掘领域的一些前沿发展趋势进行展望，例如： 大数据处理框架： 如Hadoop、Spark等，如何支持大规模数据挖掘。 文本挖掘与自然语言处理： 从非结构化文本中提取信息。 图挖掘： 在社交网络、知识图谱等领域应用。 时间序列分析： 预测股票价格、交通流量等。 可解释性AI（Explainable AI, XAI）： 如何让数据挖掘模型的决策过程更易于理解。 隐私保护数据挖掘： 在保护用户隐私的前提下进行数据挖掘。 结语 本书力求成为读者在数据挖掘学习道路上的忠实伙伴，通过严谨的理论阐述、清晰的算法剖析和全面的流程讲解，帮助读者构建起坚实的数据挖掘知识体系。掌握数据挖掘的技术，不仅能够帮助我们更好地理解过去，预测未来，更能驱动创新，赋能智能，最终在日新月异的数字时代赢得先机。希望本书能激发您对数据挖掘的浓厚兴趣，并为您在这一激动人心的领域中开启探索之旅提供强大的支持。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将步入研习阶段的学生，《数据挖掘原理与算法（第2版）》无疑为我打开了一扇新的大门。这本书的深度和系统的性是我选择它的主要原因。作者在介绍各种算法时，不仅列举了其核心思想，还深入剖析了算法的数学原理和推导过程，这对于我理解算法背后的逻辑至关重要。例如，在讲解集成学习方法时，书中对Bagging和Boosting的原理进行了详细的对比分析，并给出了它们在不同场景下的优劣势，这让我对如何选择合适的集成方法有了更清晰的认识。我特别喜欢书中对降维技术部分的阐述，PCA和LDA的推导过程清晰易懂，并且书中还提供了 Python 代码示例，方便我进行实践验证。此外，本书在内容上紧跟时代步伐，提到了近年来在数据挖掘领域备受关注的一些新技术和新方法，这对于保持知识的前沿性非常有帮助。总的来说，这本书的学术价值很高，内容详实，绝对是深入研究数据挖掘的宝贵参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这是一本我期待了很久的书，拿到《数据挖掘原理与算法（第2版）》后，迫不及待地一睹为快。书中给我最大的惊喜是其对概念的解释非常到位，往往一个复杂的算法，作者都能用非常简洁明了的语言将其核心思想提炼出来，然后通过详细的步骤和图示进行分解，使得我这样的初学者也能轻松理解。在讲解聚类算法时，作者不仅介绍了K-means，还对层次聚类和DBSCAN等多种算法进行了深入的探讨，并对它们的优缺点进行了详细的对比，这让我对不同聚类方法的适用性有了更全面的认识。此外，书中还包含了一些关于数据挖掘伦理和隐私保护的讨论，这对于我们这些未来的从业者来说，是非常重要且值得深思的。总的来说，这本书在理论深度、内容广度以及实践指导性上都做得非常出色，是一本真正能够帮助读者掌握数据挖掘核心技术的佳作，值得反复研读。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到《数据挖掘原理与算法（第2版）》之前，我对数据挖掘的认识还停留在一些零散的知识点上，读完之后，感觉像是被打通了任督二脉。书中很多地方的讲解都非常接地气，尤其是算法的实现部分，作者给出的伪代码或者简单的代码片段，让我能很快地理解算法是如何在计算机上运行的。我印象最深的是在讲到异常检测时，书中介绍了多种不同的方法，从统计学方法到基于距离的方法，再到基于模型的方法，每种方法都有详细的解释和适用场景的分析，这让我意识到异常检测并非单一的技巧，而是需要根据具体数据和业务需求来选择合适的工具。另外，书中对于数据预处理和特征工程的重视程度也让我受益匪浅，这部分内容往往是影响模型效果的关键，而本书在这方面的内容非常充实，提供了不少实用的技巧和建议，让我对如何“炼制”出高质量的数据有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《数据挖掘原理与算法（第2版）》，迫不及待地翻阅了一下，虽然还没有深入研究，但整体感觉还是挺扎实的。开篇的章节快速回顾了机器学习的基础知识，这对于我这种有过一些初步了解但基础不太牢固的学习者来说，真是及时雨。作者在介绍一些经典的分类算法时，比如决策树和支持向量机，并没有直接抛出复杂的数学公式，而是先从直观的几何理解入手，再逐步引入数学模型，这种循序渐进的方式让我感觉很容易抓住核心思想。而且，书中穿插了不少图示，将抽象的概念形象化，比如在解释K-means聚类时，用不同颜色的点和中心点来演示迭代过程，效果非常明显。我特别关注了书中关于特征工程的部分，这块内容往往是实战中的难点，而本书在这方面也给出了不少实用的建议，比如如何处理缺失值、如何进行特征选择和特征提取，这对我后续做项目非常有指导意义。总的来说，作为一本重点大学的系列教材，它在内容的深度和广度上都做得不错，理论与实践的结合也比较恰当，值得花时间去细细品味。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习一门技术，尤其是像数据挖掘这样需要深度理解的学科，找一本权威且易懂的书籍至关重要。这次有幸接触到《数据挖掘原理与算法（第2版）》，给我留下了深刻的印象。书中的逻辑结构安排得非常合理，从最基本的数据预处理概念开始，一步步深入到各种核心算法的原理和实现。我尤其欣赏作者在讲解关联规则挖掘时，将Apriori算法的步骤分解得非常清晰，并且详细解释了“支持度”、“置信度”等关键概念的含义及其计算方法。此外，书中还提及了一些更高级的主题，例如深度学习在数据挖掘中的应用，虽然只是点到为止，但足以激发我对这部分内容的学习兴趣。对我来说，最吸引人的是书中不仅仅停留在算法的理论讲解，还通过一些具体的案例分析，展示了这些算法在实际问题中的应用场景，比如在用户行为分析、欺诈检测等方面的应用，这让我能更好地理解算法的价值所在。这本书的语言风格也比较严谨，但又不失可读性，对于想要系统学习数据挖掘知识的读者来说，绝对是一个不错的选择。

评分☆☆☆☆☆

我们的授课老师是作者之一，感觉蛮不错的

评分☆☆☆☆☆

我们的授课老师是作者之一，感觉蛮不错的

评分☆☆☆☆☆

实用 ， 正能量， 没什么大问题

评分☆☆☆☆☆

打开书本[SM]，[ZZ]装帧精美，纸张很干净，文字排版看起来非常舒服非常的惊喜，让人看得欲罢不能，每每捧起这本书的时候 似乎能够感觉到作者毫无保留的把作品呈现在我面前。 [BJTJ]作业深入浅出的写作手法能让本人犹如身临其境一般，好似一杯美式咖啡，看似快餐，其实值得回味 无论男女老少，第一印象最重要。”[NRJJ]从你留给别人的第一印象中，就可以让别人看出你是什么样的人。[SZ]所以多读书可以让人感觉你知书答礼，颇有风度。 多读书，可以让你多增加一些课外知识。培根先生说过：“知识就是力量。”不错，多读书，增长了课外知识，可以让你感到浑身充满了一股力量。这种力量可以激励着你不断地前进，不断地成长。从书中，你往往可以发现自己身上的不足之处，使你不断地改正错误，摆正自己前进的方向。所以，书也是我们的良师益友。 多读书，可以让你变聪明，变得有智慧去战胜对手。书让你变得更聪明，你就可以勇敢地面对困难。让你用自己的方法来解决这个问题。这样，你又向你自己的人生道路上迈出了一步。 多读书，也能使你的心情便得快乐。读书也是一种休闲，一种娱乐的方式。读书可以调节身体的血管流动，使你身心健康。[QY]所以在书的海洋里遨游也是一种无限快乐的事情。用读书来为自己放松心情也是一种十分明智的。 读书能陶冶人的情操，给人知识和智慧。所以，我们应该多读书，为我们以后的人生道路打下好的、扎实的基础！读书养性，读书可以陶冶自己的性情，使自己温文尔雅，具有书卷气；读书破万卷，下笔如有神，多读书可以提高写作能力，写文章就才思敏捷；旧书不厌百回读，熟读深思子自知，读书可以提高理解能力，只要熟读深思，你就可以知道其中的道理了；读书可以使自己的知识得到积累，君子学以聚之。总之，爱好读书是好事。让我们都来读书吧。 其实读书有很多好处,就等有心人去慢慢发现. 最大的好处是可以让你有属于自己的本领靠自己生存。 最后在好评一下京东客服服务态度好，送货相当快,包装仔细！这个也值得赞美下 希望京东这样保持下去，越做越好

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

《数据挖掘m原n理与算法》(第2版x)y共分8章，各章相对独I立L成篇，以利于读者选择U性学习。Y在a每章后面都设

评分☆☆☆☆☆

第三章开始算法，自己看会有点吃力，但是老师一讲就好了，主要算法就是那个个，Apriori算法、Rule-generate、K-means、混淆矩阵、ID3、Minkowski、FP-tree等，然后就喜欢上了数据挖掘，数据多么美妙啊，可以从数据中得出那么多的信息，一些算法也可以用在自己平时自我管理中，学到了东西，不错！

评分☆☆☆☆☆

内容很好，值得买，值得学习

评分☆☆☆☆☆

实用 ， 正能量， 没什么大问题