Data Mining: Concepts and Techniques 3rd Edition -英文原版-韩家伟

"Data Mining: Concepts and Techniques 第三版英文原版" 本书是数据挖掘领域的经典之作，由Jiawei Han和Micheline Kamber合著，是Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems系列的一部分，由Jim Gray担任系列编辑。本版为第二版，由韩家伟参与更新，提供最新的数据挖掘理论和技术。 数据挖掘（Data Mining）是一种从大量数据中发现有价值知识的过程，它融合了统计学、机器学习、数据库系统等多个领域的知识。书中的主要内容可能包括： 1. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据转换等步骤，这些是数据挖掘的前提，确保数据质量和准确性。 2. 数据挖掘方法：书中可能涵盖了关联规则学习、聚类分析、分类、序列模式挖掘等多种技术。关联规则学习用于发现项集之间的频繁模式，如市场篮子分析；聚类分析则是将数据分组成相似群体；分类则涉及构建预测模型，如决策树、贝叶斯网络等；序列模式挖掘则关注时间序列数据中的规律。 3. 机器学习算法：书中可能会介绍监督学习和无监督学习算法，如支持向量机、神经网络、随机森林等，并讨论它们在实际应用中的优缺点。 4. 数据挖掘过程：CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）等标准数据挖掘流程，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段。 5. 知识表示与评估：如何将挖掘出的知识有效地表示出来，以及如何评估挖掘结果的准确性和实用性。 6. 应用实例：书中可能包含不同领域的数据挖掘应用案例，如市场营销、金融风控、医学诊断等，帮助读者理解数据挖掘在实际场景中的应用。 7. 新技术趋势：考虑到是最新版，书里可能还会涵盖大数据挖掘、云计算环境下的数据挖掘、深度学习等前沿技术。 8. 工具与平台：可能介绍一些常用的数据挖掘工具和平台，如R语言、Python的scikit-learn库、Apache Spark MLlib等。 通过阅读本书，读者不仅可以深入理解数据挖掘的基本概念，还能掌握实际操作技能，从而在面对复杂数据时能够运用恰当的方法和技术进行知识发现。对于从事数据分析、数据科学、机器学习等相关工作的专业人士来说，这是一本不可多得的参考书籍。