大数据挖掘：理论与算法实战

"《数据挖掘原理》（mit press），作者：David Hand、Heikki Mannila和Padhraic Smyth，ISBN：026208290x，由MIT Press于2001年出版，全书共546页，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。" 《数据挖掘原理》是数据科学领域的一本经典著作，它深入浅出地介绍了数据挖掘的基础理论和实用方法。这本书旨在连接模型与数据之间的桥梁，通过计算方法和算法来实现这一目标，并在特定技术如分类和回归中具体应用这些概念。 首先，书中从基础的建模和推断原则开始，这包括如何量化和处理数据，以及如何利用这些数据进行分析。"测量与数据"章节探讨了数据的收集、表示和预处理，这是所有数据挖掘项目的基础。"数据可视化和探索"则讲解了如何通过图形化手段理解数据的分布和关系。 接下来，"数据分析与不确定性"章节关注的是在数据中处理不确定性问题，这对于真实世界中的数据分析至关重要。书中还提供了一个系统性的数据挖掘算法框架，这在"系统性概述"章节中展开，涵盖了从数据预处理到模型构建的全过程。 "模型与模式"章节讨论了数据挖掘的核心——如何从数据中识别有意义的模式。"得分函数"章节介绍了如何评价和选择数据挖掘算法的性能。"搜索与优化方法"则探讨了在模型构建过程中如何有效地寻找最佳解决方案。 "描述性建模"和"预测性建模"两章分别针对分类和回归任务，提供了详细的建模策略和技术。"数据组织与数据库"章节讲解了如何有效地存储和访问大量数据，这对于高效的数据挖掘至关重要。 在"寻找模式和规则"章节中，作者深入到关联规则学习和序列模式挖掘等领域。"按内容检索"章节则涉及基于内容的检索方法，这在信息检索和推荐系统中有着广泛应用。 书的附录部分包含了随机变量的相关知识，提供了丰富的参考文献、索引、图表和示例列表，便于读者进一步研究和查阅。 《数据挖掘原理》是一本全面的技术性书籍，适合对数据挖掘有深厚兴趣或专业需求的读者，它不仅涵盖了数据挖掘的基本原理，还提供了实用的算法和工具，是学习和理解数据挖掘过程的重要参考资料。