数据挖掘必读：十大算法详解

《数据挖掘中的十大算法》是一本由Taylor & Francis Group出版的专业书籍，专为机器学习领域的初学者设计。该书详细介绍了数据挖掘中最常用和重要的十个算法，帮助读者理解并掌握这些核心技术。书中内容涵盖了诸如聚类分析（如K-means、DBSCAN）、分类算法（如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机）、关联规则学习（如Apriori算法）以及特征选择和降维方法等，这些都是数据科学家在处理大规模数据集时不可或缺的基础工具。 本书强调了算法的实际应用和理论相结合的理念，不仅提供了算法的工作原理和数学解释，还通过实例演示展示了如何在实际问题中实施和优化这些算法。版权信息显示，该书于2009年首次发行，以英文出版，并在美国印制，确保了内容的学术严谨性和可靠性。同时，出版社对书中引用的版权材料进行了合理努力的追溯，但对于未能获得出版许可的部分，作者和出版社对此表示歉意，并承诺在未来的再版中进行修正。 对于想要深入理解数据挖掘技术的人来说，《数据挖掘中的十大算法》是一本非常有价值的参考书。通过阅读它，读者不仅可以学习到基本的算法，还能了解到它们在现代数据科学中的地位和演变，以及如何根据具体需求选择和调整算法。书中还可能包含关于算法性能评估、调参技巧以及如何解决实际应用中遇到的问题等内容，有助于培养读者的实践能力和解决问题的能力。 这本书是数据挖掘入门者和进阶者的必读之作，无论是对于学术研究还是职业发展，都具有很高的实用价值。通过系统学习这十大算法，读者将能够构建坚实的数据挖掘基础，为进一步探索深度学习、人工智能等领域打下坚实基础。