Data Mining Concepts & Techniques 2/e ( H ) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 數據分析
• 數據庫
• 人工智能
• 算法
• 統計學
• 模式識彆
• 知識發現
• Han Jiawei

數據挖掘：從理論到實踐的全麵探索 本書旨在為讀者提供一個深入而全麵的數據挖掘領域概述，涵蓋從基礎概念到前沿技術的各個方麵。我們聚焦於如何有效地從海量數據中提取有價值的知識和洞察，並將其轉化為實際應用中的決策支持。 第一部分：數據挖掘基礎與預處理 本部分奠定瞭數據挖掘的理論基石。我們首先探討瞭數據挖掘的定義、目標及其在現代信息社會中的戰略地位。我們將數據挖掘置於更廣闊的知識發現（KDD）過程中，詳細闡述瞭數據采集、數據存儲、數據清洗、數據轉換、數據挖掘、模式評估和知識呈現等關鍵步驟。 重點關注數據預處理。高質量的數據是成功挖掘的前提。我們深入分析瞭數據清洗的挑戰，包括處理缺失值、噪聲數據（如異常值和離群點）和不一緻性。針對這些問題，本書介紹瞭多種插補技術、平滑方法以及異常檢測的初步策略。 數據轉換是連接原始數據與挖掘算法的關鍵橋梁。我們詳細講解瞭數據集成（如何閤並來自不同源的數據）、數據歸一化（如Min-Max、Z-score標準化）以及數據維度歸約技術。特彆地，我們對主成分分析（PCA）等綫性降維方法進行瞭詳盡的數學推導和直觀解釋，幫助讀者理解如何在不損失關鍵信息的前提下，提高處理效率。此外，對離散化和概念分層生成也進行瞭深入探討，以適應不同挖掘算法的要求。 第二部分：核心挖掘技術——分類與迴歸 分類和迴歸是監督式學習中最核心的任務，本書投入瞭大量篇幅來係統梳理和比較這些技術。 在分類方麵，我們從基礎的決策樹算法開始，詳細剖析瞭ID3、C4.5以及業界廣泛使用的CART算法。對於決策樹的構建過程、剪枝技術（如代價復雜度剪枝）以及如何處理不平衡數據集，我們都提供瞭詳盡的步驟和案例分析。 在此基礎上，我們進階探討瞭基於實例的學習方法，如K近鄰（KNN）算法，並討論瞭如何選擇閤適的距離度量和K值。隨後，我們轉嚮強大的貝葉斯分類器，重點闡述瞭樸素貝葉斯（Naive Bayes）的原理、假設及其在文本分類中的應用。 為瞭構建更魯棒的模型，我們深入研究瞭模型集成（Ensemble Methods）。我們將Bagging（如隨機森林Random Forest）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升機GBM）的理論基礎和實現機製進行瞭清晰的對比，強調瞭它們如何通過組閤多個弱學習器來顯著提升預測精度和泛化能力。 迴歸分析部分，本書不僅涵蓋瞭經典綫性迴歸和多元迴歸的最小二乘法估計，還深入探討瞭如何處理多重共綫性、異方差性等實際問題，並介紹瞭正則化迴歸技術，如嶺迴歸（Ridge Regression）和Lasso迴歸，以實現模型的選擇和防止過擬閤。 第三部分：關聯規則挖掘與聚類分析 本部分關注非監督式學習，旨在發現數據中隱藏的結構和群體。 關聯規則挖掘是數據挖掘的經典應用之一，主要用於市場購物籃分析。我們詳細介紹瞭Apriori算法的生成和剪枝策略，這是理解所有後續關聯規則算法的基礎。隨後，我們探討瞭FP-Growth（頻繁模式增長）算法，它通過避免候選集生成過程，顯著提高瞭挖掘效率。本書還區分瞭支持度、置信度和提升度的概念，並討論瞭如何評估規則的興趣度和新穎性。 聚類分析緻力於將相似的數據對象分組。我們首先從劃分式聚類方法入手，全麵分析瞭K-Means及其變體的優缺點，包括對初始中心點敏感性的討論。接著，我們深入探討瞭層次聚類（Agglomerative和Divisive）的構建方法及其樹狀圖（Dendrogram）的解釋。密度連接聚類方法，特彆是DBSCAN，因其能有效發現任意形狀的簇並識彆噪聲點，獲得瞭專門的章節介紹。此外，我們還覆蓋瞭基於模型的聚類方法，如高斯混閤模型（GMM）和期望最大化（EM）算法。 第四部分：高級主題與性能評估 為瞭確保挖掘結果的可靠性，對模型進行嚴格的評估至關重要。本部分詳細闡述瞭各種性能指標。對於分類任務，我們不僅使用準確率（Accuracy），更側重於混淆矩陣的構建，並深入分析瞭精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數以及ROC麯綫和AUC值的意義。我們還講解瞭如何通過交叉驗證和Bootstrap等技術來評估模型的穩定性。 在高級主題方麵，本書探討瞭數據流挖掘的特殊挑戰和解決方案，以及文本挖掘的基礎技術，如詞袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF。我們還簡要介紹瞭網絡和圖數據挖掘的初步概念，為讀者展望未來的研究方嚮。 結論與展望 全書貫穿瞭對數據挖掘倫理、隱私保護（如差分隱私的初步介紹）和實際應用案例的討論，旨在培養讀者將理論知識轉化為解決實際商業和科學問題的能力。通過詳實的理論闡述、清晰的算法描述和豐富的實例演示，本書為希望深入理解數據挖掘領域的學生、研究人員和從業者提供瞭一本權威且實用的參考指南。

评分☆☆☆☆☆

說真的，《資料探勘：概念與技術（第二版）》這本書，絕對是那種讓你一看就會愛上的經典。它的排版設計非常舒服，不會有那種密密麻麻、讓人看瞭就頭昏眼花的感覺。圖文並茂的呈現方式，大大降低瞭理解的門檻。書中對於每一個演算法的介紹，都非常有層次感。它不會一開始就丟給你一堆數學公式，而是先從直觀的概念入手，讓你先有個大概的輪廓，知道這個演算法「在做什麼」。然後，再循序漸進地深入到背後的數學原理和演算法細節。我特別喜歡書中關於決策樹的部分，它不僅詳細介紹瞭 ID3、C4.5 等經典演算法，還深入探討瞭剪枝、處理連續屬性等進階技巧，並且用圖例說明瞭如何一步步建立決策樹。這對於我後來在做預測模型時，有很大的幫助。而且，作者們對於每個演算法的優缺點、適用情境，都分析得非常透徹，這對於我們在選擇閤適的探勘方法時，提供瞭非常重要的參考。我常常會把這本書放在手邊，遇到任何關於資料探勘的問題，翻開來總能找到解答，或者至少能給我一個思考的方嚮。它就像是一位經驗豐富的老師，總是能用最精煉的語言，把最核心的概念傳達給你。

评分☆☆☆☆☆

老實講，我拿到《資料探勘：概念與技術（第二版）》這本書的時候，還在摸索資料科學的領域，當時覺得市麵上好像有很多工具書，但總感覺少瞭點深度。《資料探勘：概念與技術（第二版）》正好彌補瞭這個空缺。這本書的內容深度相當夠，它不隻是一個操作手冊，更是一本深入探討資料探勘理論基石的學術著作。書中對於統計學、線性代數等相關數學知識的鋪陳，雖然不是重點，但對於理解演算法的運作原理至關重要。例如，它在講解主成分分析（PCA）時，會巧妙地帶入矩陣分解的概念，讓你明白為什麼 PCA 能夠有效地降低資料維度。另外，書中對於各種資料預處理技術的討論，也相當詳盡，像是缺失值處理、異常值檢測、特徵縮放等等，這些看似基礎的工作，卻是影響後續探勘結果品質的關鍵。作者們的敘述方式非常嚴謹，但又不失邏輯性，讓你能夠跟著他們的思路，一步一步地建構起對資料探勘的完整認知。我認為，如果你想在資料探勘領域走得長遠，單純會操作軟體是不夠的，你需要理解背後的原理。《資料探勘：概念與技術（第二版）》正是能夠提供這種深度理解的最佳選擇。它就像是在教你「釣魚」的技巧，而不是直接給你一條魚。

评分☆☆☆☆☆

這本《資料探勘：概念與技術（第二版）》真的是我大學時期唸書和後來工作上不可或缺的參考書，老實說，一開始拿到這本書的時候，真的覺得它厚重又有點嚇人，畢竟裡麵涵蓋的概念跟演算法多到爆炸。但是，一旦你翻開來，就會發現作者們的功力，他們把那些原本聽起來很艱澀的理論，用非常清晰、有條理的方式呈現齣來。舉例來說，書裡在講到關聯規則探勘那一部分，從最初的購物籃分析、最小支援度的概念，到後來發展齣 Apriori 演算法，一路講得非常紮實，而且還會搭配一些小例子，讓你在理解演算法的運作過程時，不會覺得霧裡看花。更別提還有分類、分群、迴歸等等這麼多重要的主題，每一個章節都像是一個獨立的小寶庫，裡麵藏著解決實際問題的關鍵。我記得我第一次做期末專題，需要分析大量的客戶交易資料，很多時候就是翻到這本書的對應章節，把裡麵的原理弄懂，再結閤實際的程式碼去實踐，感覺就像拿到瞭一本武功秘笈，學會瞭怎麼運用這些強大的工具。雖然現在坊間有很多更快上手、更自動化的資料探勘工具，但如果沒有這本書打下的基礎，我覺得很多時候即使工具用起來瞭，也隻是知其然，不知其所以然。這本書最棒的地方，就是它讓你真正理解「為什麼」這些演算法會有效，「為什麼」我們要這樣做，那種學術上的嚴謹和實務上的應用，在這個版本裡結閤得相當好。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，《資料探勘：概念與技術（第二版）》這本書，在我備考研究所的時候，扮演瞭非常重要的角色。當時我需要準備的科目中，有很大一部分是跟機器學習和資料探勘相關的。這本書的內容涵蓋非常全麵，從基本的資料探勘任務，到進階的機器學習模型，都有深入的介紹。書中對於每一個演算法的推導過程，雖然有數學公式，但作者們都處理得相當精簡，並且會在一旁輔以文字解釋，讓你在理解數學推導的同時，也能掌握演算法的核心思想。我特別喜歡書中關於監督式學習和非監督式學習的分類，然後再細分到各個演算法的章節。這種結構化的內容安排，讓我能夠係統性地學習，不容易顧此失彼。例如，在講到支持嚮量機（SVM）時，它不僅介紹瞭線性 SVM，還深入探討瞭核技巧，這讓我在理解 SVM 的非線性分類能力時，有瞭更清晰的認識。而且，書中還會偶爾提及一些最新的研究方嚮和應用案例，這對於我們瞭解學術前沿，也有一定的啟發作用。總之，這本書的深度和廣度，都足以應付我當時的學習需求，而且它的內容組織得非常有邏輯性，讓我在學習過程中，能夠事半功倍。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《資料探勘：概念與技術（第二版）》這本書，簡直就是我的「救命稻草」。在我剛開始接觸資料分析專案的時候，常常會被一些複雜的演算法搞得暈頭轉嚮，不知道從何下手。這本書的齣現，就像是黑暗中的一道光。作者們對於複雜概念的講解，非常地「接地氣」。他們不會用太多學術術語來嚇唬讀者，而是會用比較生活化、易於理解的方式來解釋。比如，在講到時間序列分析時，它會用一些實際的例子，像是股票價格的預測、天氣的變化，來帶齣移動平均、指數平滑等方法。這種從實際應用齣發的講解方式，讓我更容易將書中的知識與我遇到的問題連結起來。書中還提供瞭大量的圖錶和範例程式碼（雖然是概念性的，不是直接可執行的），這對於我們這些動手能力比較強的讀者來說，是極大的福音。我常常會一邊看書，一邊在腦海中模擬演算法的執行過程，有時候甚至會動手寫一些簡單的程式碼來驗證書中的想法。這本書的好處在於，它不僅讓你理解「是什麼」，更讓你理解「怎麼做」。對於我這種需要快速應用知識到實際工作中的人來說，這種實用性和易懂性的結閤，是無可取代的。