《数据挖掘：实践机器学习工具与技术》第二版简介

《数据挖掘：实用机器学习工具与技术（第二版）》是Ian H. Witten和Eibe Frank合著的一本经典著作，属于Morgan Kaufmann出版社的数据管理系统系列，由系列编辑Jim Gray，来自微软研究机构编审。本书深入探讨了数据挖掘这一关键领域，将理论与实践相结合，提供了实用的机器学习工具和技术，对于那些希望在大数据时代挖掘有价值信息的读者来说是一本不可或缺的参考书籍。 书中特别关注模糊建模和遗传算法在数据挖掘和探索中的应用，这两大主题有助于处理复杂数据集并提取潜在规律。Earl Cox撰写的章节涵盖了数据建模的基础，对理解数据结构和设计有效数据模型至关重要。第三版的《数据建模基础》由Graeme C. Simsion和Graham C. Witt共同编写，为读者提供了数据库设计的坚实理论基础。 针对现代信息技术环境，Jochen Schiller和Agnès Voisard的章节介绍了位置基服务，这些服务利用地理信息为用户提供个性化服务和优化策略。此外，《用Microsoft® Visio为企业架构师设计数据库建模》由Terry Halpin等人撰写，展示了如何通过可视化工具来设计和管理大规模数据库。 Stefano Ceri等人的作品探讨了数据密集型Web应用的设计，包括了如何在Web架构中有效地集成和分析数据。《挖掘网络：从超文本数据中发现知识》由Soumen Chakrabarti编著，针对Web数据挖掘提供了深度洞察，帮助用户理解并利用互联网上的大量信息。 高级SQL教程，如Jim Melton的《1999年高级SQL：理解对象关系和其他高级特性》，深入解析了SQL语言的复杂性，对于提升数据库管理和查询性能至关重要。数据库调优方面，Dennis Shasha和Philippe Bonnet的《数据库调优：原则、实验与故障排除技术》为解决实际问题提供了实用指南。另一本SQL教程，Jim Melton和Alan R. Simon合著的《1999年SQL：理解关系语言组件》，则详尽介绍了SQL语言的核心概念。 这本书汇集了丰富的数据挖掘、机器学习和数据库管理技术，不仅适合专业技术人员，也适合那些希望在这个领域进行深入学习和实践的人士，为他们在当今大数据时代获取和分析信息提供了一个强大的工具箱。