数据挖掘原理详解：从测量到预测

《麻省理工学院数据挖掘原理》(Principles of Data Mining)是一本由大卫·汉德(David Hand)、海基·曼尼拉(Heikki Mannila)和帕德里克·斯密斯(Padhraic Smyth)合著的专业书籍，由麻省理工学院出版社于2001年出版。该书的国际标准书号(ISBN)为026208290x，它深入探讨了从大型数据库中提取有用信息所涉及的数学和科学原理。全书共546页，旨在为数据挖掘提供一个全面且技术性极强的视角。 书中内容涵盖了数据挖掘的基础到高级主题，分为多个章节，使读者能够系统地理解和掌握数据处理方法。以下是本书的主要章节概览： 1. **引言**：介绍数据挖掘的基本概念和目的，以及为何理解其原理至关重要。 2. **测量与数据**：探讨数据的类型、质量以及如何准备数据以供后续分析。 3. **数据可视化与探索**：通过图表和图形展示数据，帮助识别潜在模式和趋势。 4. **数据分析与不确定性**：讨论统计学在处理不确定性和误差中的应用，如概率和贝叶斯方法。 5. **数据挖掘算法概述**：概述各类数据挖掘技术，包括分类、聚类、关联规则等基础算法。 6. **模型与模式**：讲解如何构建和评估模型，以及不同类型的模型（如决策树、神经网络）。 7. **数据挖掘算法的评分函数**：深入研究评估模型性能的度量标准，如精确度、召回率和F1分数。 8. **搜索与优化方法**：涉及优化算法在数据挖掘中的应用，如遗传算法、模拟退火等。 9. **描述性建模**：侧重于描述性分析，揭示数据的内在结构和特征。 10. **预测性建模：分类**：探讨用于预测分类问题的模型，如支持向量机、K近邻算法等。 11. **预测性建模：回归**：关注连续变量的预测，如线性回归和回归树。 12. **数据组织与数据库**：讨论数据库设计和管理对于高效数据挖掘的重要性。 13. **发现模式与规则**：介绍发现关联规则、序列模式和频繁模式的方法。 14. **基于内容的检索**：讲解如何利用文本和内容信息进行信息检索。 附录部分包括随机变量的概述，有助于理解数据处理中的随机性。此外，书中还提供了参考文献列表、索引、图例和表格，以及实例以加深理解。 《麻省理工学院数据挖掘原理》不仅适合数据挖掘领域的研究人员，也适合对数据分析感兴趣的工程师、数据科学家和机器学习专业人员作为参考书目。通过这本书，读者可以掌握数据挖掘的核心技术和方法，从而更好地应对现实世界中的大数据挑战。