数据挖掘原理：探索与分析大数据

"Principles of Data Mining" 是一本由 David Hand、Heikki Mannila 和 Padhraic Smyth 合著的数据挖掘经典教材，适合对数据挖掘感兴趣的学者和学生阅读。该书由 MIT Press 出版，出版时间为2001年，共546页，深入探讨了数据挖掘背后的数学和科学原理。 书中涵盖了以下关键知识点： 1. **引言**（Chapter 1 - Introduction）：这部分通常会介绍数据挖掘的基本概念、重要性以及在现实世界中的应用，可能还会提及数据挖掘的不同领域和主要挑战。 2. **测量与数据**（Chapter 2 - Measurement and Data）：这部分涉及如何获取和处理数据，包括数据的质量、预处理、标准化以及数据的类型和结构。 3. **数据可视化与探索**（Chapter 3 - Visualizing and Exploring Data）：这部分讲解如何通过图表和图形来理解数据，使用统计方法探索数据的分布、关联性和异常值。 4. **数据分析与不确定性**（Chapter 4 - Data Analysis and Uncertainty）：讨论数据中的不确定性和概率理论，如何处理缺失值、噪声以及不确定性建模。 5. **数据挖掘算法概述**（Chapter 5 - A Systematic Overview of Data Mining Algorithms）：介绍各种数据挖掘技术，如聚类、分类、关联规则、序列挖掘等，并提供一个全面的框架来理解这些算法。 6. **模型与模式**（Chapter 6 - Models and Patterns）：探讨数据挖掘中的模型构建，包括描述性模型和预测性模型，以及模式评估和选择。 7. **数据挖掘算法的评分函数**（Chapter 7 - Score Functions for Data Mining Algorithms）：讲解用于评估和优化模型性能的评分函数，如准确率、召回率、F1分数等。 8. **搜索与优化方法**（Chapter 8 - Search and Optimization Methods）：介绍在数据挖掘中用于寻找最优模型的算法，如遗传算法、梯度下降法等。 9. **描述性建模**（Chapter 9 - Descriptive Modeling）：专注于发现数据集中的结构和规律，如聚类、主成分分析等。 10. **分类预测建模**（Chapter 10 - Predictive Modeling for Classification）：介绍决策树、贝叶斯分类、支持向量机等用于分类问题的算法。 11. **回归预测建模**（Chapter 11 - Predictive Modeling for Regression）：关注连续数值预测，涵盖线性回归、逻辑回归和其他非线性回归模型。 12. **数据组织与数据库**（Chapter 12 - Data Organization and Databases）：讨论数据存储、数据库管理系统以及查询优化对于数据挖掘的重要性。 13. **发现模式与规则**（Chapter 13 - Finding Patterns and Rules）：深入关联规则学习，如Apriori算法，以及频繁项集挖掘。 14. **基于内容的检索**（Chapter 14 - Retrieval by Content）：涉及文本挖掘、图像检索等非结构化数据的处理方法。 书后还附有随机变量的附录，以及参考文献、索引、图表和示例列表，为读者提供了丰富的学习资源。这本书是数据挖掘领域的权威之作，不仅覆盖了理论基础，还结合实例讲解了实际应用。