《數據挖掘原理(第4版)》解釋、探索了數據挖掘的主要技術，可以從數據中自動提取隱式和潛在有用的信息。數據挖掘越來越多地用於商業、科學和其他應用領域，它側重於分類、關聯規則挖掘和聚類。 書中對每個主題都進行了清晰的解釋，重點是算法而不是數學公式，並通過詳細的有效示例加以說明。本書是為沒有強數學或統計學背景的讀者寫的，並詳細解釋了使用的所有公式。 《數據挖掘原理(第4版)》適合作為本科生或研究生層次的教材，適用專業包括電腦科學、商業研究、市場營銷、人工智能、生物信息學和法醫學。 為了幫助讀者自學，本書旨在幫助普通讀者理解什麽是“黑盒”，這樣他們就可以有差別地使用商業數據挖掘包，高級讀者或學術研究者可以對未來該領域的技術進步做出貢獻。 書中每一章都有實踐練習，讓讀者檢查自己的進度。附錄還包括所使用的技術術語的完整術語表。 數據挖掘原理包括對流數據分類算法的介紹，包括平穩數據(底層模型是固定的)和依賴時間的數據(底層模型不時變化)——這種現象稱為概念漂移。 《數據挖掘原理(第4版)》提供了前饋神經網絡與反向傳播的詳細描述，並顯示它如何可以用於分類。
數據挖掘原理, 4/e (Principles of Data Mining, 4/e)
- 作者： Max Bramer
- 譯者： Max Bramer 李曉峰 逄金輝
- 出版社： 清華大學
- 出版日期： 2022-01-01
- ISBN碼： 9787302596493
- 編號： 9787302596493
$ 602 元
原價 708
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