数据挖掘原理：MIT权威教程

"MIT - Principles.of.Data.Mining 是一本由MIT出版社在2001年出版的权威数据挖掘教程，由David Hand、Heikki Mannila和Padhraic Smyth合著。本书深入探讨了数据挖掘背后的数学和科学原理，旨在从大型数据库中提取有用信息。全书分为14章，覆盖了数据测量、数据可视化、不确定性分析、数据挖掘算法概述、模型与模式、评分函数、搜索优化方法、描述性建模、分类预测、回归预测、数据组织与数据库、模式和规则发现以及内容检索等多个关键主题。" 《Principles of Data Mining》一书首先通过序言和引言为读者提供了对数据挖掘领域的整体认识。在第一章“介绍”中，作者可能会阐述数据挖掘的重要性、历史背景以及在信息技术领域中的应用。 第二章“测量与数据”探讨了数据的收集、处理和表示方法，强调了正确衡量和理解数据的关键性。这部分可能包括数据质量评估、数据预处理技术以及如何处理缺失值和异常值。 第三章“数据可视化与探索”讨论了如何通过图表和可视化工具来理解数据分布，帮助用户识别数据中的模式和趋势，为后续分析打下基础。 第四章“数据分析与不确定性”则关注在处理不确定性和噪声数据时的策略，包括概率论和统计学的基础概念，以及如何处理概率模型和不确定性的度量。 第五章“数据挖掘算法的系统概览”是对各种数据挖掘技术的概述，如聚类、关联规则学习、分类和回归等，这些算法是数据挖掘的核心。 第六章至第十章深入到具体的建模技术，包括“模型与模式”、“评分函数”、“搜索与优化方法”、“描述性建模”、“预测建模”，涵盖了监督学习和无监督学习的方法，以及如何评估和选择最佳模型。 第十一章至第十三章关注预测建模，分别针对分类问题和回归问题提出解决方案，并讨论了数据组织与数据库在数据挖掘中的角色，以及如何有效地存储和访问大数据。 第十四章“基于内容的检索”介绍了如何利用数据的内在特征进行信息检索，这对于搜索引擎和推荐系统等应用至关重要。 附录部分包含了随机变量的概念，以及参考文献、索引、图表和示例列表，为读者提供了进一步学习和研究的资源。 《Principles of Data Mining》是一本全面、技术性强的数据挖掘教材，适合于对数据科学感兴趣的学生、研究人员和专业人士阅读，它能够帮助读者掌握数据挖掘的基本理论和实践技巧，以应对大数据时代的挑战。