"Principles of Data Mining" 是一本由David Hand、Heikki Mannila和Padhraic Smyth合著的数据挖掘经典著作,由麻省理工学院出版社于2001年出版,共计546页。这本书深入探讨了从大型数据库中提取有用信息的数学和科学原理。
本书的内容涵盖了数据挖掘的多个核心方面:
1. **引言**:介绍了数据挖掘的基本概念,以及在大数据时代的重要性和应用背景。
2. **测量和数据**:阐述了数据的获取和表示方法,以及如何确保数据的质量和可靠性。
3. **数据可视化和探索**:讲解如何通过图形和统计方法来理解和解析数据,以便发现潜在模式和趋势。
4. **数据分析和不确定性**:讨论了如何处理和理解数据中的不确定性和随机性。
5. **数据挖掘算法的系统概述**:概述了各种数据挖掘技术,包括分类、聚类、关联规则学习等。
6. **模型和模式**:深入研究了数据挖掘中的模型构建,如决策树、贝叶斯网络和神经网络等。
7. **数据挖掘算法的评分函数**:探讨了评估模型性能和选择最佳模型的方法。
8. **搜索和优化方法**:介绍了用于找到最佳模型的算法,如遗传算法和模拟退火算法。
9. **描述性建模**:关注于描述数据集的整体特征,例如聚类分析。
10. **分类的预测建模**:详细讲述了用于分类问题的预测模型,如逻辑回归和支持向量机。
11. **回归的预测建模**:专注于连续变量预测,如线性回归和决策树回归。
12. **数据组织和数据库**:讨论了数据存储和管理的最佳实践,包括数据仓库和数据集市的设计。
13. **寻找模式和规则**:解释了如何发现数据中的关联规则和序列模式。
14. **基于内容的检索**:介绍了如何根据内容属性进行信息检索,如文本分类和图像识别。
此外,书中还包含了附录,如随机变量的介绍,以及参考文献、索引、图例列表、表格列表和示例列表,为读者提供了丰富的参考资料。
通过阅读这本书,读者不仅可以掌握数据挖掘的基础理论,还能了解到实际操作中的关键技术和策略,对于想要入门或深化数据挖掘知识的专业人士来说,是一本不可或缺的资源。在当前大数据的时代背景下,掌握数据挖掘技术对于个人职业发展和企业竞争优势的提升具有重大意义。