"Data Mining 3rd Edition - 一本实践性的机器学习工具和技术的入门教程,适合数据挖掘初学者。由Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall合著,由Morgan Kaufmann Publishers (Elsevier的一个印记)出版。" 《数据挖掘:实践中的机器学习工具与技术》第三版是一本全面介绍数据挖掘领域的经典著作,针对初次接触该领域的读者设计。这本书深入浅出地讲解了数据挖掘的基本概念、方法和应用,是学习数据挖掘的绝佳教材。 作者团队包括Ian H. Witten、Eibe Frank和Mark A. Hall,他们在数据挖掘和机器学习领域有着丰富的研究和教学经验,确保了本书内容的专业性和实用性。书中涵盖了从数据预处理、特征选择、模式发现到结果评估等数据挖掘的整个流程,同时结合了最新的算法和技术发展。 本书的核心知识点包括: 1. **数据挖掘基础**:介绍了数据挖掘的概念,包括关联规则、分类、聚类、回归等基本任务,以及它们在实际问题中的应用。 2. **机器学习算法**:详细阐述了决策树、贝叶斯网络、神经网络、支持向量机、随机森林等多种机器学习算法的原理和实现。 3. **数据预处理**:讨论了数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据规范化等数据预处理技术,这些是有效挖掘的前提。 4. **特征工程**:讲述了如何选择和构造有意义的特征,以提高模型的预测能力和解释性。 5. **模式评估**:介绍了准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等评估指标,帮助读者理解模型性能并进行选择。 6. **案例研究**:通过真实世界的案例,展示了数据挖掘的实际应用过程,如市场篮子分析、客户细分、信用风险评估等。 7. **工具和技术**:可能涉及WEKA、R、Python等开源工具,以及大数据处理框架如Hadoop和Spark在数据挖掘中的使用。 8. **最新进展**:书中可能会涵盖近十年来数据挖掘领域的最新研究成果,如深度学习、流式数据挖掘和图挖掘等。 此外,本书还强调了实践经验的重要性,鼓励读者通过实际操作来加深对理论知识的理解。同时,提供了丰富的练习题和项目建议,帮助读者提升技能和解决问题的能力。 《数据挖掘:实践中的机器学习工具与技术》第三版是一本全面而实用的教程,它不仅教授了数据挖掘的基础知识,还关注了领域的最新动态,对于任何希望在这个快速发展的领域中打下坚实基础的初学者来说,都是不可或缺的参考资料。
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