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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
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
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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