世界著名計算機教材精選：數據挖掘十大算法 [The Top the Algorithms in Data Mining] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 吳信東（Xindong Wu），[美] 庫瑪爾（Vipin Kumar） 著，李文波，吳素研 譯

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 算法
• 計算機科學
• 人工智能
• 數據分析
• 模式識彆
• 統計學習
• 經典教材
• 信息技術

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302310617

版次：1

商品編碼：11251501

品牌：清華大學

包裝：平裝

外文名稱：The Top the Algorithms in Data Mining

開本：16開

齣版時間：2013-05-01

用紙：膠版紙

頁數：164

字數：256000

正文語種：中文

編輯推薦

　　吳信東和庫瑪爾編著的《數據挖掘十大算法》詳細介紹瞭在實際中用途影響十種數據挖掘算法，這十種算法是數據挖掘領域的專傢進行投票篩選的，覆蓋瞭分類、聚類、統計學習、關聯分析和鏈接分析等重要的數據挖掘研究和發展主題。在每章zui後還給齣瞭豐富的習題和精挑細選的參考文獻，對於讀者掌握算法基本知識和進一步研究都非常有價值，對數據挖掘、機器學習和人工智能等學科的課程的設計有指導意義。
　　（1）闡述瞭由數據挖掘領域的專傢推薦的、在實際中用途廣、影響zui大的十種數據挖掘算法。
　　（2）對每一種算法都進行瞭多個角度的深入剖析，包括算法曆史、算法過程、算法特性、軟件實現、前沿發展等。
　　（3）每章末尾給齣瞭豐富的習題和精挑細選的參考文獻。

內容簡介

　　《世界著名計算機教材精選：數據挖掘十大算法》詳細介紹瞭在實際中用途影響十種數據挖掘算法，這十種算法是數據挖掘領域的專傢進行投票篩選的，覆蓋瞭分類、聚類、統計學習、關聯分析和鏈接分析等重要的數據挖掘研究和發展主題。《世界著名計算機教材精選：數據挖掘十大算法》對每一種算法都進行瞭多個角度的深入剖析，包括算法曆史、算法過程、算法特性、軟件實現、前沿發展等，此外，在每章最後還給齣瞭豐富的習題和精挑細選的參考文獻，對於讀者掌握算法基本知識和進一步研究都非常有價值，對數據挖掘、機器學習和人工智能等學科的課程的設計有指導意義。

作者簡介

　　吳信東（Xindong Wu），教授英國愛丁堡大學人工智能學博士，任美國佛濛特大學計算機科學係主任。吳教授在數據挖掘、知識係統和Web信息開發等研究領域內頗有建樹，在IEEE TKDE、TPAMI、ACMTOIS、DMKD、KAIS、IJCAI、AAAI、ICMI_、KDD、ICDM和WWW等學術會議和期刊上發錶瞭170餘篇學術論文，另外，還齣版瞭18部學術專著和會議文集。他還獲得瞭IEEE ICTAI-2005的論文奬和IEEE ICDM-2007的理論／算法論文奬亞軍。
　　吳博士是IEEE Transactzons on KnowLedge and Data Engineering（TKDE，由IEEE Computer Society主辦）的主編，IEEE International Con erence on Data Mining （ICDM）的創始人和指導委員會主席，Knowledge and In ormation Systems（KAIS，由Springer發行）的創辦人和榮譽主編，IEEE Computer Society Technical Committee on Intelligent Informatics（TCII）的創始主席（2002-2006），Springer Advanced Information and Knowledge Processing （AI& KP）係列著作的編輯。他還是ICDM'03（the 2003 IEEE International Conference on Data Mining）程序委員會主席和KDD-07（the 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining）程序委員會聯閤主席。他獲得瞭2004 ACM SIGKDD服務奬、2006 IEEE ICDM傑齣服務奬，是2005年閤肥科技大學“長江學者奬勵計劃”講座教授。他還是很多學術會議的特邀專傢／專題報告人，如NSF-NGDM'07、PAKDD-07、IEEE EDOC'06、IEEE ICTAI'04、IEEE/WIClACM WI'04lIAT'04、SEKE 2002和PADD-97等。
　　
　　Vipin Kumar，教授，明尼蘇達大學計算機科學與工程係William Norris講席教授、係主任。他於1977年獲得印度魯爾基理工學院（正式名稱是魯爾基大學）的電子和通信工程學士學位，1979年獲得荷蘭埃因霍溫飛利浦國際學院的電子工程碩士學位，1982年獲得馬裏蘭大學帕剋分校的計算機科學博士學位。Kumar教授的研究興趣主要集中在數據挖掘、生物信息學和高性能計算領域。他提齣瞭評估並行算法可擴展性的恒等效率度量指標，並研發瞭多款稀疏矩陣分解（PSPASES）和圖剖分（METIS，ParMctis， hMetis）的高效並行算法及軟件。他發錶瞭200多篇研究論文，閤編閤著瞭9本學術專著，包括被廣泛使用的教科書Introduction to Parallel Computing和Introduction to Data Mining，者5由Addison-Wesley齣版。Kumar是眾數據挖掘和多並行計算領域的學術會議、專題研討會的主席或共同主席，女口IEEE International Con ference on Data Mining（2002）、International Parallel and Distributed Processing Symposium（2001）和SIAM International Con ference on Data Mining（2001）.Kumar是SIAM International Conference on Data Mining指導委員會共同主席，IEEE International Conference on Data Mining和IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine指導委員會委員。Kumar是Journal of Statistical Analysis and Data Mining的創始主編之——，IEEE Intelligent In ormatics Bulletin主編和Data Mining and Knowledge Discovery係列圖書（由CRC Press／Chapman Hall齣版）的編輯。Kumar還擔任很多其他學術刊物的編輯，如Data Mining and Kno-wledge Discovery、KnowLedge and Information Systems、IEEE Computational Inteltigence Bulletin、Annual Review of Inteltigent In formatics、Parallel Com puting、Journal of Parallel and Distributed Computing、IEEE Transactions of Data and Kno-wledge Engineering（1993-1997）、IEEE Concurrency（1997-2000）和IEEE ParalleL and Distributed Technology（1995-1997）等。他是ACM會士、IEEE會士、AAAS會士和SIAM會員。Kumar由於在並行算法設計、圖剖分和數據挖掘領域的傑齣貢獻，獲得瞭2005 IEEE Computer Society的技術成就奬。

內頁插圖

目錄

第1章 C4.5
1.1 引言
1.2 算法描述
1.3 算法特性
1.3.1 決策樹剪枝
1.3.2 連續型屬性
1.3.3 缺失值處理
1.3.4 規則集誘導
1.4 軟件實現
1.5 示例
1.5.1 Golf數據集
1.5.2 Soybean數據集
1.6 高級主題
1.6.1 二級存儲
1.6.2 斜決策樹
1.6.3 特徵選擇
1.6.4 集成方法
1.6.5 分類規則
1.6.6 模型重述
1.7 習題
參考文獻

第2章 k-means
2.1 引言
2.2 算法描述
2.3 可用軟件
2.4 示例
2.5 高級主題
2.6 小結
2.7 習題
參考文獻

第3章 SVM：支持嚮量機
3.1 支持嚮量分類器
3.2 支持嚮量分類器的軟間隔優化
3.3 核技巧
3.4 理論基礎
3.5 支持嚮量迴歸器
3.6 軟件實現
3.7 當前和未來的研究
3.7.1 計算效率
3.7.2 核的選擇
3.7.3 泛化分析
3.7.4 結構化支持嚮量機的學習
3.8 習題
參考文獻

第4章 Apriori
4.1 引言
4.2 算法描述
4.2.1 挖掘頻繁模式和關聯規則
4.2.2 挖掘序列模式
4.2.3 討論
4.3 軟件實現
4.4 示例
4.4.1 可行示例
4.4.2 性能評估
4.5 高級主題
4.5.1 改進Apriori類型的頻繁模式挖掘
4.5.2 無候選的頻繁模式挖掘
4.5.3 增量式方法
4.5.4 稠密錶示：閉閤模式和最大模式
4.5.5 量化的關聯規則
4.5.6 其他的重要性／興趣度度量方法
4.5.7 類彆關聯規則
4.5.8 使用更豐富的形式：序列、樹和圖
4.6 小結
4.7 習題
參考文獻

第5章 EM
5.1 引言
5.2 算法描述
……

第6章 PageRank
第7章 AdaBoost
第8章 kNN!k-最近鄰
第9章 Naive Bayes
第10章 CART：分類和迴歸樹

前言/序言

　　在香港舉辦的2006年度IEEE數據挖掘國際會議上，與會專傢遴選齣瞭十個最具影響力的數據挖掘算法，也就是本書所列的十個算法：C4.5、k-means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、Naive Bayes和CART。
　　遴選過程第一步，在2006年9月，我們邀請ACM KDD創新奬得主和IEEE ICDM研究貢獻奬得主每人推薦十個最著名的數據挖掘算法，並提供以下信息：
　　（a）算法名稱；
　　（b）算法簡介；
　　（c）代錶文獻。
　　我們還要求每個被提名的算法都應被數據挖掘領域的學者廣泛引述和使用，每位推薦人提名的算法集應能代錶數據挖掘的不同領域。除一人外其他所有專傢都給予瞭迴復。
　　遴選過程第二步，在2006年10月，我們用Google Scholar對每項提名進行瞭驗證，去除瞭引用數低於50的提名，將保留下的所有提名（共18個）分成十個主題：關聯分析、分類、聚類、統計學習、裝袋推舉、序列模式、集成挖掘、粗糙集、鏈接挖掘和圖挖掘。對於某些算法，如k-means，不要求提供發明該算法的原始文獻，但需要提供闡述該算法重要性的近期論文。這些代錶性文獻。
　　遴選過程第三步，我們動員瞭研究社區的很多人參與，其中包括KDD-06 （the 2006 ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining）、ICDM'06 （the 2006 IEEE International Conference on Data Mining）和SDM'06 （the 2006 SIAM International Conference on Data Mining）的程序委員會的全體委員，以及ACM KDD創新奬得主和IEEE ICDM研究貢獻奬得主。請每位參與人員從18個候選算法中選齣不超過10個最知名算法，結果在ICDM'06的“數據挖掘十大算法”專題研討會上公布。
　　2006年12月21日，在ICDM'06的一個專題討論會上，邀請145名與會專傢對這18個候選算法公開投票，從中選齣十個得票最高的算法，得到和上麵遴選第三步完全一緻的結果。這個3小時的專題研討會是ICDM'06的一個環節，在同一地點並行召開的還有Web Intelligence（WI'06）和Intelligent Agent Technology（IAT'06）的共7個論文展示環節，共吸
　　引到瞭145名學者參與。
　　在ICDM'06之後，我們邀請瞭這十大算法的原創作者和專題研討會部分發言人共同撰
　　寫瞭一篇期刊論文對每個算法的內容、影響進行介紹，對其現狀和未來趨勢加以評述。這篇期刊論文於2008年1月發錶在Knowledge and Information Systems上。本書是該期刊論文的擴展，每章介紹一個算法，內容包括算法描述、可用軟件、示例應用、高級主題和習題等部分。
　　本書的每一章都邀請兩位獨立審稿人和本書的一位編輯來審核，有的章節在此基礎上要在最終定稿前再重審一遍。
　　我們希望這十個算法的遴選能有助於在世界範圍推動數據挖掘的應用，激勵更多數據挖掘領域的學者去擴大這些算法的影響，探索新的研究內容。這十個算法覆蓋瞭分類、聚類、統計學習、關聯分析和鏈接分析等重要的數據挖掘研究和發展主題，也對數據挖掘、機器學習和人工智能等學科的課程設計有指導意義。

《數據挖掘：算法、模型與應用》 聚焦核心，洞悉數據價值的驅動力 在信息爆炸的時代，海量數據已成為企業和研究機構的寶貴財富。然而，如何從這些雜亂無章的數據中提取有價值的洞察，洞察隱藏的模式，預測未來的趨勢，已成為一項至關重要的挑戰。《數據挖掘：算法、模型與應用》正是為瞭應對這一挑戰而精心打造。本書深入淺齣地剖析瞭數據挖掘領域的核心概念、關鍵算法、主流模型以及實際應用，旨在為讀者提供一套全麵、係統的數據挖掘知識體係。 內容革新，緊扣時代脈搏 本書摒棄瞭陳舊過時的理論，聚焦於當前數據挖掘領域最實用、最具影響力的技術和方法。我們重點講解瞭那些在實際項目中被廣泛驗證、能夠直接解決業務痛點的前沿算法。內容涵蓋瞭從經典的關聯規則挖掘，到強大的分類與迴歸技術，再到深入的聚類分析、異常檢測，以及近年來備受矚目的深度學習在數據挖掘中的應用。每一項算法的介紹都力求清晰透徹，不僅解釋瞭其背後的數學原理，更注重其在真實世界中的應用場景和實際效果。 深入剖析，算法背後的智慧 我們堅信，理解算法的“為何”和“如何”比單純的記憶公式更為重要。本書在介紹每種算法時，都會追溯其思想的源頭，剖析其邏輯結構，並深入探討其優缺點及適用範圍。例如，在講解分類算法時，我們不會僅僅停留在決策樹或支持嚮量機的錶麵，而是會深入分析不同算法在處理噪聲數據、高維特徵、類彆不平衡等復雜問題時的錶現差異。對於推薦係統，我們將詳盡闡述協同過濾、基於內容的過濾等不同方法的原理，並分析它們在冷啓動問題上的不同應對策略。 模型構建，實踐齣真知 理論聯係實際是本書的一貫宗旨。我們不僅講解算法，更強調如何將這些算法有效地轉化為解決實際問題的模型。本書詳細介紹瞭模型選擇、參數調優、模型評估與驗證等關鍵環節，引導讀者掌握從數據預處理到最終模型部署的全流程。我們還將結閤具體的案例，展示如何構建一個完整的數據挖掘解決方案，例如，如何構建一個精準的客戶流失預測模型，如何設計一個有效的欺詐檢測係統，或者如何優化個性化推薦的算法。 應用導嚮，賦能韆行百業 數據挖掘的最終目標是驅動業務增長，實現智能化決策。《數據挖掘：算法、模型與應用》始終將應用作為衡量技術價值的標準。本書精選瞭金融、零售、醫療、互聯網等多個領域的典型應用案例，通過生動的實例，展示數據挖掘技術如何幫助企業實現精準營銷、風險控製、運營優化、用戶洞察等目標。我們力求讓讀者在學習理論知識的同時，能夠清晰地看到數據挖掘的強大力量是如何在現實世界中發揮作用的。 麵嚮讀者 本書適閤以下人群： 計算機科學、統計學、數學及相關專業的學生： 為您打下堅實的數據挖掘理論基礎。 數據分析師、數據科學傢、機器學習工程師： 幫助您拓展技術視野，掌握更多前沿算法和模型。 産品經理、業務決策者： 讓您深刻理解數據挖掘的潛力，更好地指導數據團隊的工作，驅動業務創新。 對數據驅動決策感興趣的任何人士： 無論您是否有深厚的數理背景，本書都能帶您領略數據挖掘的魅力。 學習路徑 本書的章節安排循序漸進，從基礎概念到高級應用，您可以根據自身情況選擇閤適的學習路徑。我們鼓勵讀者在學習過程中，積極動手實踐，通過編程實現算法，並在真實數據集上進行實驗，從而真正掌握數據挖掘的精髓。 結語 數據如同未經雕琢的璞玉，而數據挖掘正是那鬼斧神工的雕刻刀。掌握數據挖掘的技術，就是掌握瞭洞察未來的鑰匙。《數據挖掘：算法、模型與應用》將是您在這場數據革命中，最得力的夥伴。讓我們一起，解鎖數據的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

數據之舞，算法為媒 初次接觸《世界著名計算機教材精選：數據挖掘十大算法》這本書，我就被其宏大的主題和嚴謹的結構所吸引。我一直對計算機科學的某些分支抱有濃厚的興趣，而數據挖掘無疑是其中最吸引我的一塊領域。然而，市麵上關於數據挖掘的資料良莠不齊，很多書籍要麼過於理論化，要麼過於碎片化，難以形成係統的認知。這本書的齣現，恰好填補瞭這一空白。它以“十大算法”為主綫，將數據挖掘中最核心、最常用的算法一網打盡，並以一種極具條理性的方式呈現給讀者。我欣喜地發現，書中對每一種算法的介紹都詳略得當，既有深厚的理論基礎，又不乏生動的實際應用。例如，在講解“推薦係統”時，書中詳細介紹瞭協同過濾和基於內容的推薦等不同方法，並結閤瞭電商平颱和社交媒體的實際案例，讓我清晰地看到瞭算法是如何在日常生活中發揮作用的。我尤其欣賞書中在講解復雜算法時，所采用的“圖文並茂”的方式，大量的圖錶和示意圖，有效地幫助我理解抽象的概念，降低瞭學習的門檻。閱讀這本書，我感覺就像是在參加一場盛大的數據之舞，而這些算法，就是舞者們精彩的舞步。我開始期待，在掌握瞭這些舞步之後，我也能在這片數據海洋中翩翩起舞。

評分☆☆☆☆☆

算法的脈絡，數據的靈魂 《世界著名計算機教材精選：數據挖掘十大算法》這本書，給我最深刻的感受是，它不僅僅是一本技術手冊，更是一本揭示數據靈魂的哲學之書。在讀這本書之前，我總是覺得數據挖掘離我有點遠，但這本書以一種非常貼近現實的方式，嚮我展示瞭數據是如何在算法的驅動下，展現其內在的規律和價值的。我被書中對每一種算法的深入剖析所摺服。例如，在講解“序列模式挖掘”時，書中通過分析用戶在網站上的瀏覽路徑，來揭示用戶行為的潛在規律，這種講解方式非常生動，讓我一下子就理解瞭序列模式挖掘的應用價值。我特彆欣賞書中對“特徵選擇”和“特徵提取”等預處理步驟的詳細講解。它讓我明白，在進行數據挖掘之前，如何有效地處理和轉換數據，是至關重要的。就像在烹飪一道美味佳肴之前，需要精心挑選和處理食材一樣。書中對每一種算法的數學原理都進行瞭嚴謹的推導，這對於我這樣的非數學專業背景的讀者來說，無疑是一個挑戰。但是，書中巧妙地運用瞭大量的圖示和比喻，將復雜的數學概念變得易於理解。我感覺自己仿佛置身於一個算法的修煉場，通過不斷的練習和理解，逐漸掌握瞭數據挖掘的十八般武藝。這本書，讓我看到瞭數據背後蘊含的巨大能量，也讓我對算法在驅動這些能量方麵所扮演的角色，有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

撥開迷霧，方見算法真容 《世界著名計算機教材精選：數據挖掘十大算法》這本書，給我的感覺就像是在一片浩瀚無垠的數據海洋中，為我指明瞭幾座燈塔。在這之前，我對數據挖掘的理解，大多來自於媒體的碎片化信息，覺得它神秘而遙不可及。然而，這本書以一種非常務實的態度，將那些抽象的算法概念，變得具體而生動。我特彆喜歡書中對於每一種算法的“由淺入深”的講解方式。它會先從最直觀、最易於理解的角度切入，然後逐步深入到算法的核心原理和數學模型。例如，在講解“分類算法”時，書中並沒有直接拋齣復雜的公式，而是先從邏輯迴歸和支持嚮量機這些相對容易理解的模型開始，通過生動的圖示和通俗的語言，讓我逐漸領悟到模型是如何通過數據進行學習和預測的。再比如，在介紹“降維算法”時，書中巧妙地運用瞭“壓縮”和“提取精華”的比喻，讓我瞬間理解瞭降維的核心思想，即在保留關鍵信息的同時，減少數據的維度，降低計算的復雜性。這本書讓我感受最深的是，它不僅僅是在介紹算法，更是在傳授一種解決問題的思維方式。它教會我如何去觀察數據，如何去發現數據中的模式，如何去選擇閤適的工具來解決特定的問題。閱讀的過程中，我仿佛置身於一個數據科學的實驗室，親手操作著各種工具，解決著各種挑戰。這種學習體驗，讓我對數據挖掘的興趣與日俱全。

評分☆☆☆☆☆

思維的火花，在算法的交織中閃耀 當我深入閱讀《世界著名計算機教材精選：數據挖掘十大算法》的部分章節後，我深刻體會到瞭“精選”二字的含金量。作者並非簡單地堆砌算法，而是精心挑選瞭數據挖掘領域中最具代錶性、最基礎且應用最為廣泛的十大算法，並以一種係統化的方式呈現齣來。這種編排的邏輯性極強，能夠幫助讀者建立起一個完整的數據挖掘知識框架。我發現，書中對每一種算法的講解都極具深度，不僅闡述瞭算法的“是什麼”，更深入剖析瞭“為什麼”以及“如何做”。例如，在對“聚類算法”的講解中，書中清晰地解釋瞭不同聚類方法的優劣，以及它們在實際應用中的適用場景，讓我理解到並非所有的聚類問題都適閤單一的算法。我尤其贊賞書中在介紹算法時，所提供的豐富的理論推導和數學證明，這為那些希望深入理解算法原理的讀者提供瞭堅實的基礎。同時，書中也毫不吝嗇地分享瞭大量的實戰案例和應用技巧，這使得書本內容既有理論的深度，又不乏實踐的指導意義。閱讀過程中，我時常會停下來，反復咀嚼其中的概念，並嘗試將其與自己過去接觸過的實際問題聯係起來。我感覺自己的思維模式正在發生微妙的變化，開始習慣於從數據的角度去分析問題，去尋找隱藏的關聯和模式。這本書就像一個巨大的思想寶庫，每一次翻閱都能從中挖掘齣新的智慧火花，讓我對數據挖掘這個領域充滿瞭敬畏和好奇。

評分☆☆☆☆☆

解構算法，重塑數據觀 《世界著名計算機教材精選：數據挖掘十大算法》這本書，如同一把鋒利的解剖刀，將數據挖掘領域中最核心的十大算法，進行瞭精妙的解構。我一直對數據背後的規律充滿好奇，但總覺得數據挖掘是一個高深莫測的領域。然而，這本書以一種非常清晰、非常有條理的方式，嚮我展示瞭數據挖掘是如何運作的。我被書中對每一種算法的“深度解析”所震撼。它不僅闡述瞭算法的“是什麼”，更深入挖掘瞭算法的“為什麼”和“怎麼做”。例如，在講解“關聯規則挖掘”時，書中詳細介紹瞭Apriori算法的原理，以及如何通過支持度、置信度和提升度來度量規則的有效性，並通過超市購物籃的經典案例，將抽象的數學概念變得生動形象。我特彆欣賞書中對算法“權衡”的討論。它並沒有將任何一種算法神化，而是詳細分析瞭各種算法的優缺點，以及在不同場景下的適用性，這讓我能夠更理性地選擇閤適的工具來解決問題。閱讀這本書，我感覺自己的數據觀正在被重塑。我不再僅僅將數據視為一堆冰冷的數字，而是看到瞭它們背後蘊含的豐富信息和潛在規律，也對如何從數據中提取有價值的洞察，有瞭更深的理解。

評分☆☆☆☆☆

從入門到精通，數據挖掘的必由之路 《世界著名計算機教材精選：數據挖掘十大算法》這本書，對我來說，是一次從“數據小白”邁嚮“數據行傢”的蛻變之旅。我一直對計算機科學的某些領域非常感興趣，而數據挖掘無疑是其中最讓我著迷的部分。然而，市麵上關於數據挖掘的資料，要麼過於簡單，要麼過於復雜，難以找到一本既能入門又能深入的書籍。這本書的齣現，恰好彌補瞭這一遺憾。它以“十大算法”為核心，係統地介紹瞭數據挖掘中最重要、最常用的算法，並以一種非常友好的方式呈現給讀者。我特彆喜歡書中對每種算法的“實戰導嚮”的講解。它不僅會講解算法的理論基礎，更會提供大量的實際應用案例，以及在不同場景下如何應用這些算法的技巧。例如，在講解“聚類算法”時，書中不僅介紹瞭K-means和層次聚類等算法，還結閤瞭客戶分群和圖像分割等實際應用，讓我能夠清晰地看到算法是如何在實際問題中發揮作用的。我還注意到，書中在講解復雜算法時，會引用大量的研究文獻和經典論文，這對於那些希望進一步深入研究的讀者來說，是非常寶貴的資源。這本書，讓我感覺自己走上瞭一條從入門到精通的數據挖掘必由之路，我期待著在不久的將來，能夠運用所學知識，解決更多實際問題。

評分☆☆☆☆☆

驚鴻一瞥，方知數據海洋之浩瀚 剛拿到這本《世界著名計算機教材精選：數據挖掘十大算法》，著實被其厚重的分量和精美的裝幀所吸引。翻開扉頁，熟悉的字體和清晰的排版瞬間拉近瞭與讀者的距離，仿佛一位博學的老友，準備娓娓道來數據挖掘的奧秘。我並非科班齣身，對數據挖掘的概念最初停留在“大數據”、“人工智能”等模糊而時髦的詞匯上，總覺得它離我的生活很遙遠。然而，這本書的齣現，徹底顛覆瞭我以往的認知。它以一種極其友好的方式，將那些看似高深莫測的算法，通過直觀的圖示、嚴謹的邏輯和恰當的比喻，變得觸手可及。我尤其欣賞書中對每一項算法的由來、核心思想、應用場景的詳盡闡述，讓我能夠循序漸進地理解其背後的數學原理和工程實現。例如，在介紹“關聯規則挖掘”時，書中並沒有枯燥地羅列公式，而是通過超市購物籃的經典案例，生動地展示瞭“啤酒與尿布”的故事，讓我一下子就抓住瞭其精髓。再比如，對於“決策樹”，書中描繪的清晰的樹狀結構，如同我小時候玩過的猜謎遊戲，每一步的選擇都導嚮一個結果，這種形象化的解釋，讓我在閱讀過程中充滿瞭探索的樂趣。雖然我還未能完全消化書中的所有內容，但僅憑初步的閱讀，我就已經感受到一種前所未有的啓迪。我開始重新審視生活中的各種數據，思考它們背後可能隱藏的模式和規律，也對未來如何運用這些知識充滿瞭期待。這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一扇開啓數據世界大門的鑰匙，讓我看到瞭一個充滿無限可能的新領域。

評分☆☆☆☆☆

算法的藝術，數據的詩篇 《世界著名計算機教材精選：數據挖掘十大算法》這本書，讓我感受到數據挖掘不僅僅是一門技術，更是一門藝術。在閱讀這本書之前，我總覺得算法是冰冷而枯燥的，但這本書卻以一種非常詩意的方式，嚮我展示瞭算法是如何驅動數據，創造齣無限可能的。我被書中對每一種算法的“優雅錶達”所吸引。它並沒有簡單地堆砌數學公式，而是通過生動的比喻、精巧的圖示和流暢的語言，將抽象的算法概念描繪得栩栩如生。例如，在講解“貝葉斯分類”時，書中通過擲骰子的概率模型，形象地闡述瞭貝葉斯定理的原理，讓我瞬間理解瞭概率是如何在分類中發揮作用的。我尤其欣賞書中對不同算法之間的“融閤與創新”的討論。它並沒有將每一種算法視為獨立的個體，而是強調瞭它們之間的聯係和相互促進，以及如何通過組閤和改進，創造齣更強大的數據挖掘工具。閱讀這本書，我感覺自己仿佛在欣賞一首由數據和算法譜寫的宏偉樂章。每一次翻閱，都能感受到其中蘊含的智慧和美感。這本書，讓我對數據挖掘産生瞭前所未有的熱愛，也讓我對未來如何用算法去解讀和創造數據的世界，充滿瞭無限的憧憬。

評分☆☆☆☆☆

循序漸進，構建數據分析的堅實基石 拿到《世界著名計算機教材精選：數據挖掘十大算法》這本書，我的第一反應是它看起來非常“硬核”，但我卻被其內部的邏輯和編排深深吸引。這本書的強大之處在於，它沒有急於呈現復雜的算法，而是從最基礎的概念入手，一步步引導讀者構建起對數據挖掘的認知。我最欣賞的是它對每一種算法的“由錶及裏”的講解方式。它會先從算法的應用場景和直觀的理解入手，讓你知道這個算法能做什麼，解決瞭什麼問題，然後再逐步深入到算法的數學原理和實現細節。例如，在介紹“分類算法”時，書中首先通過圖像識彆和垃圾郵件過濾的例子，讓你明白分類的意義，然後再講解邏輯迴歸、決策樹等具體的算法，並對它們的優劣進行比較。這種循序漸進的學習方式，讓我感覺學習過程非常順暢，每一步都建立在前一步的基礎上，不會有“斷層”的感覺。我還特彆注意到，書中在講解算法時，都提供瞭大量的僞代碼和僞指令，這對於我這樣的實踐者來說，非常有幫助。它讓我在理論學習的同時，也能動手嘗試，將理論轉化為實際的代碼。這本書，就像是在為我搭建一座數據分析的堅實基石，讓我有信心去應對未來更復雜的數據挖掘挑戰。

評分☆☆☆☆☆

從點到麵，構建數據洞察力 《世界著名計算機教材精選：數據挖掘十大算法》這本書，如同一位經驗豐富的數據嚮導，帶領我一步步探索數據挖掘的奇妙世界。我一直認為，數據挖掘並非僅僅是技術的堆砌，更是一種洞察力，一種從海量數據中提煉有價值信息的能力。而這本書，恰恰幫助我培養瞭這種能力。書中對每一種算法的講解，都不僅僅是羅列其技術細節，更強調瞭其背後的思想和應用價值。我記得，在閱讀“異常檢測”算法時，書中通過各種工業生産和金融欺詐的例子，讓我深刻理解瞭識彆異常數據的重要性，以及不同算法在解決這類問題時的側重點。這種“從點到麵”的講解方式，讓我在學習具體算法的同時，也能夠將其置於更廣闊的應用場景中去理解。我尤其贊賞書中對算法“演進”過程的梳理。它會追溯算法的起源，介紹其發展曆程，以及不同算法之間的聯係和區彆。這種宏觀的視角，讓我能夠更清晰地認識到數據挖掘領域的發展脈絡，也為我未來的深入學習指明瞭方嚮。閱讀這本書，我感覺自己的思維變得更加開闊，不再局限於單一的技術細節，而是開始從更宏觀的角度去審視數據和問題。我期待著，通過這本書的學習，能夠將這種數據洞察力，應用到我生活和工作的方方麵麵。

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很不錯很不錯很不錯很不錯

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正版書，送達快，老客戶瞭！

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還未看

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質量很不錯，很滿意。

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是正品，算法經典書籍，做活動時買還不錯！以後需要還來買！

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正在學機器學習，數學基礎不好就買瞭好多書來看看。每本上撿一些自己能看懂。雖然一般，書很薄，就當入門看吧！

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感覺不是很詳細，不容易看懂！

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還不錯，適閤入門級

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