韩家炜《数据挖掘：概念与技术（第二版）》详解

《数据挖掘：概念与技术（英文第2版）》是韩家炜所著的一本经典之作，属于《摩根 Kaufmann 数据管理系统系列》。该书在第二版中深入探讨了数据挖掘这一领域的核心概念和技术，是数据科学和机器学习入门者以及专业人士不可或缺的参考资料。作者韩家炜和Micheline Kamber以其丰富的经验，将复杂的理论知识通过清晰易懂的方式呈现出来，旨在帮助读者理解并掌握数据挖掘的基础原理和实践方法。 本书内容覆盖了数据挖掘的全面框架，包括但不限于数据预处理、特征选择、分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等基本步骤，同时介绍了各种常见的数据挖掘工具和技术，如决策树、神经网络、支持向量机等。此外，它还强调了数据挖掘在实际应用中的策略和案例分析，使读者能够将所学知识应用于解决实际问题。 作为英文版的第二版，书中可能还包含了新的研究成果、更新的数据集和案例，以及对新技术的讨论，以反映近年来数据挖掘领域的最新发展。对比第一版，这版内容更丰富，反映了作者对领域动态的敏锐洞察。 与本书相关的其他著作，例如《查询XML: XQuery, XPath, and SQL/XML in context》和《数据模型与设计：逻辑设计第四版》等，都围绕数据库管理和设计展开，它们共同构成了数据科学和技术的坚实基础。而像《乔·塞洛的SQL for Smarties》这样的专业书籍，则专注于SQL编程技巧，这对于理解数据挖掘过程中如何与数据库交互至关重要。 《模糊建模与遗传算法在数据挖掘和探索》一书则探讨了非结构化数据处理和优化搜索策略，展示了在数据挖掘中引入模糊逻辑和进化计算的创新方法。《数据建模基础，第三版》和《基于位置的服务》则关注数据建模和地理信息系统在现代信息技术中的应用。 《数据挖掘：概念与技术（英文第2版）》是一本实用性和理论性并重的教材，为读者提供了系统学习和实践数据挖掘的坚实平台，无论是学术研究还是工业界实践，都是不可多得的参考资料。