数据挖掘：概念与技术英文版

"Data Mining: Concepts and Techniques英文版" 这本书，"Data Mining: Concepts and Techniques"是数据挖掘领域的经典著作，由Jiawei Han和Micheline Kamber合著，属于Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems系列。该系列的主编是Jim Gray，他是微软研究的知名科学家。第二版的出版意味着它已经经过了更新和改进，以适应数据挖掘领域的最新发展。 数据挖掘（Data Mining）是通过应用各种技术从大量数据中发现有价值模式的过程。这本书深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念和技术，旨在帮助读者理解和掌握这一领域的核心知识。书中涵盖了从数据预处理、数据挖掘算法到结果评估的全过程，是学习数据挖掘的必备参考书。 在数据挖掘中，预处理是非常关键的一环，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。这些步骤确保了输入到挖掘算法的数据质量，提高了挖掘结果的准确性。数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘、异常检测和概念描述等。书中会详细讲解这些方法的原理和实现。 分类技术，如决策树、贝叶斯网络和神经网络，用于预测未知数据的类别。聚类则用于将数据对象根据相似性划分成组，例如K-means算法和层次聚类。关联规则学习揭示了项集之间的频繁模式，如著名的Apriori算法。序列模式挖掘则关注在时间序列数据中找到有趣的模式。异常检测用于识别与正常行为显著不同的数据点。概念描述则是对数据集进行概括，提供易于理解的描述。 此外，书中可能还会涉及机器学习理论，这是数据挖掘的重要基础。机器学习涵盖监督学习、无监督学习和强化学习，如支持向量机、深度学习和强化学习算法。数据挖掘与机器学习的结合，使得系统能够从数据中自动学习并改进预测能力。 数据挖掘的结果评估同样重要，它涉及到准确度、召回率、F1分数等评价指标，以及交叉验证等方法来衡量模型性能。书中会介绍如何有效地评估和比较不同挖掘算法的性能。 本书还可能涵盖了数据挖掘在实际问题中的应用，如市场营销分析、金融风险评估、医疗诊断支持、网络入侵检测等。同时，考虑到数据挖掘与数据库系统的紧密关系，书中可能会讨论如何在数据库环境中设计和执行数据挖掘任务。 最后，作为一本英文原著，它不仅提供了丰富的理论知识，也包含了许多实践案例和实验，帮助读者将理论知识转化为实际操作技能。对于希望深入理解和应用数据挖掘的读者，这本书无疑是一本非常有价值的资源。