数据挖掘原理

出版时间：2003-4  出版社：机械工业出版社  作者：汉德  页数：361  
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内容概要

成对日益庞大的数据资源，人们迫切需要强有力的工个来“挖掘”其中的有作信息，数据挖掘就是针对这一需求而发展起来的一门汇集统计学、机器学习、数据库、人工智能学科内容的新兴的交叉学科。本书深入探讨数据挖掘原理，把信息科学、计算科学和统计学对数据挖掘的贡献融俣在一起，是一本真正的跨学科教材。
本书适合计算机专业、应用数学专业高年级本科生和研究生，以及致力于数据挖掘方向的研究和工作人员等阅读。

作者简介

(英)汉德（David Hand）是伦敦帝国大学数学系统计学教授。Heikki Mannila是赫尔辛基工业大学计算科学与工程系的教授，诺基亚研究中心的研究员。Padhraic Smyth是加州大学Lrvine分校信息与计算科学系的副教授。

书籍目录

出版者的话专家指导委员会名单中文版序言前言第1章	绪论第2章	测理和数据第3章	可视化和探索数据第4章	数据分析和不确定性第5章	数据挖掘算法概览第6章	模型和模式第7章	数据挖掘算法的评发函数第8章	搜索和优化方法第9章	描述建模第10章	用于分类的预测建模第11章	用于回归的预测第12章	数据组织和数据库第13章	寻找模式和规则第14章	根据内容检索附录   随机变量参考文献 索引

用户评论 (总计2条)

•   假如你是一位想掌握数据挖掘理论的人，这是一本适合你的书
•   感觉有些失望