韩家炜教授的《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》（Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition）是由Ian H. Witten和Eibe Frank合著的一本权威著作，它作为摩根 Kaufmann 系列数据管理系统的一部分，由Jim Gray（微软研究院系列编辑）编纂。本书针对数据挖掘领域提供了深入的实践指导，该领域由著名学者 Jiawei Han主导，他是伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系的Bliss教授。Han教授因其在知识发现和数据挖掘领域的杰出贡献，获得了诸如ACM SIGKDD创新奖、IEEE计算机学会技术成就奖和IEEE W.Wallace McDowell奖的认可，并且是ACM和IEEE院士。 本书不仅涵盖了基础的数据挖掘理论和技术，还特别关注了模糊建模和遗传算法在数据挖掘中的应用，由Earl Cox撰写的部分章节探讨了这些复杂方法如何帮助探索和理解大规模数据集。此外，作者们还介绍了数据建模的基础原则，如Graeme C. Simsion和Graham C. Witt的《数据建模精要》第三版，以及设计数据密集型Web应用程序的最佳实践，由Stefano Ceri等人合作编写的章节对此进行了阐述。 对于地理位置相关的服务，Jochen Schiller和Agnès Voisard的《基于位置的服务》提供了深入的分析，而Database Modeling with Microsoft® Visio for Enterprise Architects则为读者展示了如何使用微软Visio等工具进行企业架构级别的数据库建模。此外，书中还包含了对高级SQL的理解，如1999年的版本，讨论了对象关系和其他高级特性的使用，Jim Melton和Alan R. Simon合著的《SQL: 1999 - Understanding Relational Language Components》在这方面提供详尽的教学。 《挖掘网络：从超文本数据中发现知识》（Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data）由Soumen Chakrabarti编写，专注于从互联网数据源中提取有价值的信息，是Web数据挖掘的重要参考。同时，数据库调优和故障排查方面，Dennis Shasha和Philippe Bonnet的《数据库调优：原理、实验与调试技巧》也提供了实用的指导。 《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》是一本全面涵盖数据挖掘实践、理论和工具的综合性书籍，适合数据科学家、工程师和研究人员使用，帮助他们掌握在这个高度发展的领域中进行有效数据探索和知识发现的策略和技术。