大数据挖掘原理与算法应用

"Principles of Data Mining" 是一本由 David Hand, Heikki Mannila 和 Padhraic Smyth 合著的书籍，旨在介绍数据挖掘的基本原理及其在信息科学、计算机科学和统计学中的应用。这本书分为三个部分，涵盖了数据挖掘的基础、具体算法以及实际应用。 第一部分“基础”提供了一个教程式的概述，介绍了数据挖掘算法及其应用的基本原理。这一部分强调直觉而不是严格的数学推导。它为读者提供了理解数据挖掘核心概念的背景知识。 第二部分“数据挖掘算法”深入探讨了用于解决特定问题的算法设计。涉及的算法包括分类和回归的树与规则、关联规则、信念网络、经典统计模型、神经网络等非线性模型，以及基于局部记忆的模型。这些算法是数据挖掘技术的核心，它们帮助从大量数据中发现模式和规律。 第三部分“真实世界中的数据挖掘”将前面的分析理论与实践相结合，讨论了元数据的作用、如何处理缺失数据以及数据预处理等实际问题。这部分内容对于将理论应用于实际项目至关重要。 这本书的章节结构清晰，包括了从数据测量和处理，到可视化探索，再到模型构建和优化方法的全面覆盖。此外，还涉及了描述性建模（如聚类）、预测性建模（分类和回归）以及基于内容的检索等内容。 附录部分提供了随机变量的补充材料，参考文献列表则方便读者进一步研究。书中的图表和例子丰富，有助于读者更好地理解和应用所学知识。 《数据挖掘原理》是一本适合于对数据挖掘感兴趣的跨学科读者的深度读物，无论是初学者还是专业人士，都能从中受益。通过这本书，读者可以学习到如何从海量数据中提取有用信息，构建和评估模型，以及如何解决实际数据挖掘项目中遇到的问题。