数据挖掘导论读书介绍
类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
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书籍 | 422页 | 8.4 | 2020 | 人民邮电出版社 |
定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
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49.00元 | 2020-02-20 … | 2020-03-15 … | 17 |
主题/类型/题材/标签
数据挖掘,计算机,数据挖掘导论,算法,Data-Mining,计算机科学,人工智能,神经网络,
作者
Pang-Ning Tan, Michael Steinbach ISBN:9787115146984 原作名/别名:《》
内容和作者简介
数据挖掘导论摘要
本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法,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。本书涵盖五个主题: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。此外,书中还提供了大量示例、图表和习题。
本书适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材,同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。
作者简介Pang-Ning Tan现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授,主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。此前,他曾是明尼苏达大学美国陆军高性能计算研究中心副研究员(2002-2003)。
Michael Steinbach 明尼苏达大学计算机与工程系研究员,在读博士。
Vipin Kumar明尼苏达大学计算机科学与工程系主任,曾任美国陆军高性能计算研究中心主任。他拥有马里兰大学博士学位,是数据挖掘和高性能计算方面的国际权威,IEEE会士。
本书后续版本
未发行或暂未收录
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