数据挖掘：概念与技术

"《Data Mining: Concepts and Techniques》是由Jiawei Han和Micheline Kamber合著的，是数据挖掘领域的经典教材，被广泛认为是学习数据挖掘的首选参考资料。该书属于Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems系列，由Jim Gray担任系列编辑。第二版在第一版的基础上进行了更新和扩展，涵盖了数据挖掘的基础理论和实用技术。" 本书详细介绍了数据挖掘的核心概念，包括数据预处理、数据挖掘的不同方法（如分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘等）、以及评估和解释挖掘结果的方法。作者深入浅出地讲解了如何从大量数据中提取有价值的信息和知识，帮助读者理解和应用数据挖掘技术。 书中还涉及了数据挖掘的各种技术，例如决策树算法（如C4.5和ID3），贝叶斯网络，人工神经网络，支持向量机等机器学习模型。此外，对数据挖掘在实际问题中的应用，如市场分析、客户关系管理、生物信息学等领域也进行了探讨。 通过阅读《Data Mining: Concepts and Techniques》，读者不仅可以掌握数据挖掘的基本原理，还能了解到最新的研究进展和技术趋势。书中的实例和案例分析有助于读者将理论知识转化为实践技能，同时提供了丰富的参考文献，便于进一步深入研究。 此外，书中还提到了与数据挖掘相关的其他书籍，如《Querying XML: XQuery, XPath, and SQL/XML in context》探讨了XML查询语言，以及《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》专注于实用的机器学习工具和技术，这些都构成了数据管理和分析的完整知识体系。 《Data Mining: Concepts and Techniques》是一本全面且深入的数据挖掘教程，对于希望进入数据科学领域的学生、研究人员或从业者来说，是一本不可或缺的参考资料。通过学习这本书，读者可以构建坚实的数据挖掘基础，并有能力解决各种实际问题。