"Data mining second edition 是一本广泛应用于国外的数据挖掘领域的参考资料,尽管是尚未出版的第二版草稿,但其内容全面且实用,适合学习使用。" 在数据挖掘领域,《统计学习基础》的第二版是备受期待的一份资料。这本著作由William Edwards Deming的名言开场:“我们信赖上帝,其他人则带来数据。”这句话强调了在决策和分析过程中数据的重要性。第一版的广受欢迎以及统计学习领域快速的研究进展推动了作者更新此书,推出第二版。 新版本中,作者增加了四章内容,并对原有的章节进行了更新,以保持与当前研究的同步。为了保持读者的阅读连贯性,作者尽可能地保留了原书的结构。以下是主要更新内容的概述: 1. 新增的章节可能涵盖了数据挖掘的最新趋势和技术,比如深度学习、流数据挖掘、半监督学习和强化学习等,这些都是近年来数据科学领域的热点。 2. 更新的章节可能包括了对经典算法的改进,如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等,以及对这些方法在大数据环境下的优化和应用。 3. 可能增加了对特征选择和降维方法的深入探讨,如主成分分析(PCA)和LASSO回归,这些在预处理阶段至关重要。 4. 鉴于模型评估和验证的重要性,新的章节可能详细讨论了交叉验证、AUC-ROC曲线、网格搜索等评估工具的使用。 5. 另外,第二版可能也涵盖了更多实际案例研究,展示了如何将理论知识应用到实际问题解决中,帮助读者更好地理解和掌握数据挖掘的实践技巧。 这本书对于数据挖掘、机器学习和统计学习的学生、研究人员以及从业人员来说,是一份宝贵的资源。它不仅提供了理论基础,还强调了实际应用,有助于读者提升在数据驱动决策中的能力。通过深入学习和理解书中内容,读者可以掌握从数据预处理到模型构建,再到结果解释的全过程,从而在数据科学的道路上更进一步。
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