世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法 [The Top the Algorithms in Data Mining] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 吴信东（Xindong Wu），[美] 库玛尔（Vipin Kumar） 著，李文波，吴素研 译

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 算法
• 计算机科学
• 人工智能
• 数据分析
• 模式识别
• 统计学习
• 经典教材
• 信息技术

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302310617

版次：1

商品编码：11251501

品牌：清华大学

包装：平装

外文名称：The Top the Algorithms in Data Mining

开本：16开

出版时间：2013-05-01

用纸：胶版纸

页数：164

字数：256000

正文语种：中文

编辑推荐

　　吴信东和库玛尔编著的《数据挖掘十大算法》详细介绍了在实际中用途影响十种数据挖掘算法，这十种算法是数据挖掘领域的专家进行投票筛选的，覆盖了分类、聚类、统计学习、关联分析和链接分析等重要的数据挖掘研究和发展主题。在每章zui后还给出了丰富的习题和精挑细选的参考文献，对于读者掌握算法基本知识和进一步研究都非常有价值，对数据挖掘、机器学习和人工智能等学科的课程的设计有指导意义。
　　（1）阐述了由数据挖掘领域的专家推荐的、在实际中用途广、影响zui大的十种数据挖掘算法。
　　（2）对每一种算法都进行了多个角度的深入剖析，包括算法历史、算法过程、算法特性、软件实现、前沿发展等。
　　（3）每章末尾给出了丰富的习题和精挑细选的参考文献。

内容简介

　　《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》详细介绍了在实际中用途影响十种数据挖掘算法，这十种算法是数据挖掘领域的专家进行投票筛选的，覆盖了分类、聚类、统计学习、关联分析和链接分析等重要的数据挖掘研究和发展主题。《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》对每一种算法都进行了多个角度的深入剖析，包括算法历史、算法过程、算法特性、软件实现、前沿发展等，此外，在每章最后还给出了丰富的习题和精挑细选的参考文献，对于读者掌握算法基本知识和进一步研究都非常有价值，对数据挖掘、机器学习和人工智能等学科的课程的设计有指导意义。

作者简介

　　吴信东（Xindong Wu），教授英国爱丁堡大学人工智能学博士，任美国佛蒙特大学计算机科学系主任。吴教授在数据挖掘、知识系统和Web信息开发等研究领域内颇有建树，在IEEE TKDE、TPAMI、ACMTOIS、DMKD、KAIS、IJCAI、AAAI、ICMI_、KDD、ICDM和WWW等学术会议和期刊上发表了170余篇学术论文，另外，还出版了18部学术专著和会议文集。他还获得了IEEE ICTAI-2005的论文奖和IEEE ICDM-2007的理论／算法论文奖亚军。
　　吴博士是IEEE Transactzons on KnowLedge and Data Engineering（TKDE，由IEEE Computer Society主办）的主编，IEEE International Con erence on Data Mining （ICDM）的创始人和指导委员会主席，Knowledge and In ormation Systems（KAIS，由Springer发行）的创办人和荣誉主编，IEEE Computer Society Technical Committee on Intelligent Informatics（TCII）的创始主席（2002-2006），Springer Advanced Information and Knowledge Processing （AI& KP）系列著作的编辑。他还是ICDM'03（the 2003 IEEE International Conference on Data Mining）程序委员会主席和KDD-07（the 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining）程序委员会联合主席。他获得了2004 ACM SIGKDD服务奖、2006 IEEE ICDM杰出服务奖，是2005年合肥科技大学“长江学者奖励计划”讲座教授。他还是很多学术会议的特邀专家／专题报告人，如NSF-NGDM'07、PAKDD-07、IEEE EDOC'06、IEEE ICTAI'04、IEEE/WIClACM WI'04lIAT'04、SEKE 2002和PADD-97等。
　　
　　Vipin Kumar，教授，明尼苏达大学计算机科学与工程系William Norris讲席教授、系主任。他于1977年获得印度鲁尔基理工学院（正式名称是鲁尔基大学）的电子和通信工程学士学位，1979年获得荷兰埃因霍温飞利浦国际学院的电子工程硕士学位，1982年获得马里兰大学帕克分校的计算机科学博士学位。Kumar教授的研究兴趣主要集中在数据挖掘、生物信息学和高性能计算领域。他提出了评估并行算法可扩展性的恒等效率度量指标，并研发了多款稀疏矩阵分解（PSPASES）和图剖分（METIS，ParMctis， hMetis）的高效并行算法及软件。他发表了200多篇研究论文，合编合著了9本学术专著，包括被广泛使用的教科书Introduction to Parallel Computing和Introduction to Data Mining，者5由Addison-Wesley出版。Kumar是众数据挖掘和多并行计算领域的学术会议、专题研讨会的主席或共同主席，女口IEEE International Con ference on Data Mining（2002）、International Parallel and Distributed Processing Symposium（2001）和SIAM International Con ference on Data Mining（2001）.Kumar是SIAM International Conference on Data Mining指导委员会共同主席，IEEE International Conference on Data Mining和IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine指导委员会委员。Kumar是Journal of Statistical Analysis and Data Mining的创始主编之——，IEEE Intelligent In ormatics Bulletin主编和Data Mining and Knowledge Discovery系列图书（由CRC Press／Chapman Hall出版）的编辑。Kumar还担任很多其他学术刊物的编辑，如Data Mining and Kno-wledge Discovery、KnowLedge and Information Systems、IEEE Computational Inteltigence Bulletin、Annual Review of Inteltigent In formatics、Parallel Com puting、Journal of Parallel and Distributed Computing、IEEE Transactions of Data and Kno-wledge Engineering（1993-1997）、IEEE Concurrency（1997-2000）和IEEE ParalleL and Distributed Technology（1995-1997）等。他是ACM会士、IEEE会士、AAAS会士和SIAM会员。Kumar由于在并行算法设计、图剖分和数据挖掘领域的杰出贡献，获得了2005 IEEE Computer Society的技术成就奖。

内页插图

目录

第1章 C4.5
1.1 引言
1.2 算法描述
1.3 算法特性
1.3.1 决策树剪枝
1.3.2 连续型属性
1.3.3 缺失值处理
1.3.4 规则集诱导
1.4 软件实现
1.5 示例
1.5.1 Golf数据集
1.5.2 Soybean数据集
1.6 高级主题
1.6.1 二级存储
1.6.2 斜决策树
1.6.3 特征选择
1.6.4 集成方法
1.6.5 分类规则
1.6.6 模型重述
1.7 习题
参考文献

第2章 k-means
2.1 引言
2.2 算法描述
2.3 可用软件
2.4 示例
2.5 高级主题
2.6 小结
2.7 习题
参考文献

第3章 SVM：支持向量机
3.1 支持向量分类器
3.2 支持向量分类器的软间隔优化
3.3 核技巧
3.4 理论基础
3.5 支持向量回归器
3.6 软件实现
3.7 当前和未来的研究
3.7.1 计算效率
3.7.2 核的选择
3.7.3 泛化分析
3.7.4 结构化支持向量机的学习
3.8 习题
参考文献

第4章 Apriori
4.1 引言
4.2 算法描述
4.2.1 挖掘频繁模式和关联规则
4.2.2 挖掘序列模式
4.2.3 讨论
4.3 软件实现
4.4 示例
4.4.1 可行示例
4.4.2 性能评估
4.5 高级主题
4.5.1 改进Apriori类型的频繁模式挖掘
4.5.2 无候选的频繁模式挖掘
4.5.3 增量式方法
4.5.4 稠密表示：闭合模式和最大模式
4.5.5 量化的关联规则
4.5.6 其他的重要性／兴趣度度量方法
4.5.7 类别关联规则
4.5.8 使用更丰富的形式：序列、树和图
4.6 小结
4.7 习题
参考文献

第5章 EM
5.1 引言
5.2 算法描述
……

第6章 PageRank
第7章 AdaBoost
第8章 kNN!k-最近邻
第9章 Naive Bayes
第10章 CART：分类和回归树

前言/序言

　　在香港举办的2006年度IEEE数据挖掘国际会议上，与会专家遴选出了十个最具影响力的数据挖掘算法，也就是本书所列的十个算法：C4.5、k-means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、Naive Bayes和CART。
　　遴选过程第一步，在2006年9月，我们邀请ACM KDD创新奖得主和IEEE ICDM研究贡献奖得主每人推荐十个最著名的数据挖掘算法，并提供以下信息：
　　（a）算法名称；
　　（b）算法简介；
　　（c）代表文献。
　　我们还要求每个被提名的算法都应被数据挖掘领域的学者广泛引述和使用，每位推荐人提名的算法集应能代表数据挖掘的不同领域。除一人外其他所有专家都给予了回复。
　　遴选过程第二步，在2006年10月，我们用Google Scholar对每项提名进行了验证，去除了引用数低于50的提名，将保留下的所有提名（共18个）分成十个主题：关联分析、分类、聚类、统计学习、装袋推举、序列模式、集成挖掘、粗糙集、链接挖掘和图挖掘。对于某些算法，如k-means，不要求提供发明该算法的原始文献，但需要提供阐述该算法重要性的近期论文。这些代表性文献。
　　遴选过程第三步，我们动员了研究社区的很多人参与，其中包括KDD-06 （the 2006 ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining）、ICDM'06 （the 2006 IEEE International Conference on Data Mining）和SDM'06 （the 2006 SIAM International Conference on Data Mining）的程序委员会的全体委员，以及ACM KDD创新奖得主和IEEE ICDM研究贡献奖得主。请每位参与人员从18个候选算法中选出不超过10个最知名算法，结果在ICDM'06的“数据挖掘十大算法”专题研讨会上公布。
　　2006年12月21日，在ICDM'06的一个专题讨论会上，邀请145名与会专家对这18个候选算法公开投票，从中选出十个得票最高的算法，得到和上面遴选第三步完全一致的结果。这个3小时的专题研讨会是ICDM'06的一个环节，在同一地点并行召开的还有Web Intelligence（WI'06）和Intelligent Agent Technology（IAT'06）的共7个论文展示环节，共吸
　　引到了145名学者参与。
　　在ICDM'06之后，我们邀请了这十大算法的原创作者和专题研讨会部分发言人共同撰
　　写了一篇期刊论文对每个算法的内容、影响进行介绍，对其现状和未来趋势加以评述。这篇期刊论文于2008年1月发表在Knowledge and Information Systems上。本书是该期刊论文的扩展，每章介绍一个算法，内容包括算法描述、可用软件、示例应用、高级主题和习题等部分。
　　本书的每一章都邀请两位独立审稿人和本书的一位编辑来审核，有的章节在此基础上要在最终定稿前再重审一遍。
　　我们希望这十个算法的遴选能有助于在世界范围推动数据挖掘的应用，激励更多数据挖掘领域的学者去扩大这些算法的影响，探索新的研究内容。这十个算法覆盖了分类、聚类、统计学习、关联分析和链接分析等重要的数据挖掘研究和发展主题，也对数据挖掘、机器学习和人工智能等学科的课程设计有指导意义。

《数据挖掘：算法、模型与应用》 聚焦核心，洞悉数据价值的驱动力 在信息爆炸的时代，海量数据已成为企业和研究机构的宝贵财富。然而，如何从这些杂乱无章的数据中提取有价值的洞察，洞察隐藏的模式，预测未来的趋势，已成为一项至关重要的挑战。《数据挖掘：算法、模型与应用》正是为了应对这一挑战而精心打造。本书深入浅出地剖析了数据挖掘领域的核心概念、关键算法、主流模型以及实际应用，旨在为读者提供一套全面、系统的数据挖掘知识体系。 内容革新，紧扣时代脉搏 本书摒弃了陈旧过时的理论，聚焦于当前数据挖掘领域最实用、最具影响力的技术和方法。我们重点讲解了那些在实际项目中被广泛验证、能够直接解决业务痛点的前沿算法。内容涵盖了从经典的关联规则挖掘，到强大的分类与回归技术，再到深入的聚类分析、异常检测，以及近年来备受瞩目的深度学习在数据挖掘中的应用。每一项算法的介绍都力求清晰透彻，不仅解释了其背后的数学原理，更注重其在真实世界中的应用场景和实际效果。 深入剖析，算法背后的智慧 我们坚信，理解算法的“为何”和“如何”比单纯的记忆公式更为重要。本书在介绍每种算法时，都会追溯其思想的源头，剖析其逻辑结构，并深入探讨其优缺点及适用范围。例如，在讲解分类算法时，我们不会仅仅停留在决策树或支持向量机的表面，而是会深入分析不同算法在处理噪声数据、高维特征、类别不平衡等复杂问题时的表现差异。对于推荐系统，我们将详尽阐述协同过滤、基于内容的过滤等不同方法的原理，并分析它们在冷启动问题上的不同应对策略。 模型构建，实践出真知 理论联系实际是本书的一贯宗旨。我们不仅讲解算法，更强调如何将这些算法有效地转化为解决实际问题的模型。本书详细介绍了模型选择、参数调优、模型评估与验证等关键环节，引导读者掌握从数据预处理到最终模型部署的全流程。我们还将结合具体的案例，展示如何构建一个完整的数据挖掘解决方案，例如，如何构建一个精准的客户流失预测模型，如何设计一个有效的欺诈检测系统，或者如何优化个性化推荐的算法。 应用导向，赋能千行百业 数据挖掘的最终目标是驱动业务增长，实现智能化决策。《数据挖掘：算法、模型与应用》始终将应用作为衡量技术价值的标准。本书精选了金融、零售、医疗、互联网等多个领域的典型应用案例，通过生动的实例，展示数据挖掘技术如何帮助企业实现精准营销、风险控制、运营优化、用户洞察等目标。我们力求让读者在学习理论知识的同时，能够清晰地看到数据挖掘的强大力量是如何在现实世界中发挥作用的。 面向读者 本书适合以下人群： 计算机科学、统计学、数学及相关专业的学生： 为您打下坚实的数据挖掘理论基础。 数据分析师、数据科学家、机器学习工程师： 帮助您拓展技术视野，掌握更多前沿算法和模型。 产品经理、业务决策者： 让您深刻理解数据挖掘的潜力，更好地指导数据团队的工作，驱动业务创新。 对数据驱动决策感兴趣的任何人士： 无论您是否有深厚的数理背景，本书都能带您领略数据挖掘的魅力。 学习路径 本书的章节安排循序渐进，从基础概念到高级应用，您可以根据自身情况选择合适的学习路径。我们鼓励读者在学习过程中，积极动手实践，通过编程实现算法，并在真实数据集上进行实验，从而真正掌握数据挖掘的精髓。 结语 数据如同未经雕琢的璞玉，而数据挖掘正是那鬼斧神工的雕刻刀。掌握数据挖掘的技术，就是掌握了洞察未来的钥匙。《数据挖掘：算法、模型与应用》将是您在这场数据革命中，最得力的伙伴。让我们一起，解锁数据的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

算法的脉络，数据的灵魂 《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》这本书，给我最深刻的感受是，它不仅仅是一本技术手册，更是一本揭示数据灵魂的哲学之书。在读这本书之前，我总是觉得数据挖掘离我有点远，但这本书以一种非常贴近现实的方式，向我展示了数据是如何在算法的驱动下，展现其内在的规律和价值的。我被书中对每一种算法的深入剖析所折服。例如，在讲解“序列模式挖掘”时，书中通过分析用户在网站上的浏览路径，来揭示用户行为的潜在规律，这种讲解方式非常生动，让我一下子就理解了序列模式挖掘的应用价值。我特别欣赏书中对“特征选择”和“特征提取”等预处理步骤的详细讲解。它让我明白，在进行数据挖掘之前，如何有效地处理和转换数据，是至关重要的。就像在烹饪一道美味佳肴之前，需要精心挑选和处理食材一样。书中对每一种算法的数学原理都进行了严谨的推导，这对于我这样的非数学专业背景的读者来说，无疑是一个挑战。但是，书中巧妙地运用了大量的图示和比喻，将复杂的数学概念变得易于理解。我感觉自己仿佛置身于一个算法的修炼场，通过不断的练习和理解，逐渐掌握了数据挖掘的十八般武艺。这本书，让我看到了数据背后蕴含的巨大能量，也让我对算法在驱动这些能量方面所扮演的角色，有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

思维的火花，在算法的交织中闪耀 当我深入阅读《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》的部分章节后，我深刻体会到了“精选”二字的含金量。作者并非简单地堆砌算法，而是精心挑选了数据挖掘领域中最具代表性、最基础且应用最为广泛的十大算法，并以一种系统化的方式呈现出来。这种编排的逻辑性极强，能够帮助读者建立起一个完整的数据挖掘知识框架。我发现，书中对每一种算法的讲解都极具深度，不仅阐述了算法的“是什么”，更深入剖析了“为什么”以及“如何做”。例如，在对“聚类算法”的讲解中，书中清晰地解释了不同聚类方法的优劣，以及它们在实际应用中的适用场景，让我理解到并非所有的聚类问题都适合单一的算法。我尤其赞赏书中在介绍算法时，所提供的丰富的理论推导和数学证明，这为那些希望深入理解算法原理的读者提供了坚实的基础。同时，书中也毫不吝啬地分享了大量的实战案例和应用技巧，这使得书本内容既有理论的深度，又不乏实践的指导意义。阅读过程中，我时常会停下来，反复咀嚼其中的概念，并尝试将其与自己过去接触过的实际问题联系起来。我感觉自己的思维模式正在发生微妙的变化，开始习惯于从数据的角度去分析问题，去寻找隐藏的关联和模式。这本书就像一个巨大的思想宝库，每一次翻阅都能从中挖掘出新的智慧火花，让我对数据挖掘这个领域充满了敬畏和好奇。

评分☆☆☆☆☆

循序渐进，构建数据分析的坚实基石 拿到《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》这本书，我的第一反应是它看起来非常“硬核”，但我却被其内部的逻辑和编排深深吸引。这本书的强大之处在于，它没有急于呈现复杂的算法，而是从最基础的概念入手，一步步引导读者构建起对数据挖掘的认知。我最欣赏的是它对每一种算法的“由表及里”的讲解方式。它会先从算法的应用场景和直观的理解入手，让你知道这个算法能做什么，解决了什么问题，然后再逐步深入到算法的数学原理和实现细节。例如，在介绍“分类算法”时，书中首先通过图像识别和垃圾邮件过滤的例子，让你明白分类的意义，然后再讲解逻辑回归、决策树等具体的算法，并对它们的优劣进行比较。这种循序渐进的学习方式，让我感觉学习过程非常顺畅，每一步都建立在前一步的基础上，不会有“断层”的感觉。我还特别注意到，书中在讲解算法时，都提供了大量的伪代码和伪指令，这对于我这样的实践者来说，非常有帮助。它让我在理论学习的同时，也能动手尝试，将理论转化为实际的代码。这本书，就像是在为我搭建一座数据分析的坚实基石，让我有信心去应对未来更复杂的数据挖掘挑战。

评分☆☆☆☆☆

算法的艺术，数据的诗篇 《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》这本书，让我感受到数据挖掘不仅仅是一门技术，更是一门艺术。在阅读这本书之前，我总觉得算法是冰冷而枯燥的，但这本书却以一种非常诗意的方式，向我展示了算法是如何驱动数据，创造出无限可能的。我被书中对每一种算法的“优雅表达”所吸引。它并没有简单地堆砌数学公式，而是通过生动的比喻、精巧的图示和流畅的语言，将抽象的算法概念描绘得栩栩如生。例如，在讲解“贝叶斯分类”时，书中通过掷骰子的概率模型，形象地阐述了贝叶斯定理的原理，让我瞬间理解了概率是如何在分类中发挥作用的。我尤其欣赏书中对不同算法之间的“融合与创新”的讨论。它并没有将每一种算法视为独立的个体，而是强调了它们之间的联系和相互促进，以及如何通过组合和改进，创造出更强大的数据挖掘工具。阅读这本书，我感觉自己仿佛在欣赏一首由数据和算法谱写的宏伟乐章。每一次翻阅，都能感受到其中蕴含的智慧和美感。这本书，让我对数据挖掘产生了前所未有的热爱，也让我对未来如何用算法去解读和创造数据的世界，充满了无限的憧憬。

评分☆☆☆☆☆

解构算法，重塑数据观 《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》这本书，如同一把锋利的解剖刀，将数据挖掘领域中最核心的十大算法，进行了精妙的解构。我一直对数据背后的规律充满好奇，但总觉得数据挖掘是一个高深莫测的领域。然而，这本书以一种非常清晰、非常有条理的方式，向我展示了数据挖掘是如何运作的。我被书中对每一种算法的“深度解析”所震撼。它不仅阐述了算法的“是什么”，更深入挖掘了算法的“为什么”和“怎么做”。例如，在讲解“关联规则挖掘”时，书中详细介绍了Apriori算法的原理，以及如何通过支持度、置信度和提升度来度量规则的有效性，并通过超市购物篮的经典案例，将抽象的数学概念变得生动形象。我特别欣赏书中对算法“权衡”的讨论。它并没有将任何一种算法神化，而是详细分析了各种算法的优缺点，以及在不同场景下的适用性，这让我能够更理性地选择合适的工具来解决问题。阅读这本书，我感觉自己的数据观正在被重塑。我不再仅仅将数据视为一堆冰冷的数字，而是看到了它们背后蕴含的丰富信息和潜在规律，也对如何从数据中提取有价值的洞察，有了更深的理解。

评分☆☆☆☆☆

拨开迷雾，方见算法真容 《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》这本书，给我的感觉就像是在一片浩瀚无垠的数据海洋中，为我指明了几座灯塔。在这之前，我对数据挖掘的理解，大多来自于媒体的碎片化信息，觉得它神秘而遥不可及。然而，这本书以一种非常务实的态度，将那些抽象的算法概念，变得具体而生动。我特别喜欢书中对于每一种算法的“由浅入深”的讲解方式。它会先从最直观、最易于理解的角度切入，然后逐步深入到算法的核心原理和数学模型。例如，在讲解“分类算法”时，书中并没有直接抛出复杂的公式，而是先从逻辑回归和支持向量机这些相对容易理解的模型开始，通过生动的图示和通俗的语言，让我逐渐领悟到模型是如何通过数据进行学习和预测的。再比如，在介绍“降维算法”时，书中巧妙地运用了“压缩”和“提取精华”的比喻，让我瞬间理解了降维的核心思想，即在保留关键信息的同时，减少数据的维度，降低计算的复杂性。这本书让我感受最深的是，它不仅仅是在介绍算法，更是在传授一种解决问题的思维方式。它教会我如何去观察数据，如何去发现数据中的模式，如何去选择合适的工具来解决特定的问题。阅读的过程中，我仿佛置身于一个数据科学的实验室，亲手操作着各种工具，解决着各种挑战。这种学习体验，让我对数据挖掘的兴趣与日俱全。

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从点到面，构建数据洞察力 《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》这本书，如同一位经验丰富的数据向导，带领我一步步探索数据挖掘的奇妙世界。我一直认为，数据挖掘并非仅仅是技术的堆砌，更是一种洞察力，一种从海量数据中提炼有价值信息的能力。而这本书，恰恰帮助我培养了这种能力。书中对每一种算法的讲解，都不仅仅是罗列其技术细节，更强调了其背后的思想和应用价值。我记得，在阅读“异常检测”算法时，书中通过各种工业生产和金融欺诈的例子，让我深刻理解了识别异常数据的重要性，以及不同算法在解决这类问题时的侧重点。这种“从点到面”的讲解方式，让我在学习具体算法的同时，也能够将其置于更广阔的应用场景中去理解。我尤其赞赏书中对算法“演进”过程的梳理。它会追溯算法的起源，介绍其发展历程，以及不同算法之间的联系和区别。这种宏观的视角，让我能够更清晰地认识到数据挖掘领域的发展脉络，也为我未来的深入学习指明了方向。阅读这本书，我感觉自己的思维变得更加开阔，不再局限于单一的技术细节，而是开始从更宏观的角度去审视数据和问题。我期待着，通过这本书的学习，能够将这种数据洞察力，应用到我生活和工作的方方面面。

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从入门到精通，数据挖掘的必由之路 《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》这本书，对我来说，是一次从“数据小白”迈向“数据行家”的蜕变之旅。我一直对计算机科学的某些领域非常感兴趣，而数据挖掘无疑是其中最让我着迷的部分。然而，市面上关于数据挖掘的资料，要么过于简单，要么过于复杂，难以找到一本既能入门又能深入的书籍。这本书的出现，恰好弥补了这一遗憾。它以“十大算法”为核心，系统地介绍了数据挖掘中最重要、最常用的算法，并以一种非常友好的方式呈现给读者。我特别喜欢书中对每种算法的“实战导向”的讲解。它不仅会讲解算法的理论基础，更会提供大量的实际应用案例，以及在不同场景下如何应用这些算法的技巧。例如，在讲解“聚类算法”时，书中不仅介绍了K-means和层次聚类等算法，还结合了客户分群和图像分割等实际应用，让我能够清晰地看到算法是如何在实际问题中发挥作用的。我还注意到，书中在讲解复杂算法时，会引用大量的研究文献和经典论文，这对于那些希望进一步深入研究的读者来说，是非常宝贵的资源。这本书，让我感觉自己走上了一条从入门到精通的数据挖掘必由之路，我期待着在不久的将来，能够运用所学知识，解决更多实际问题。

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数据之舞，算法为媒 初次接触《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》这本书，我就被其宏大的主题和严谨的结构所吸引。我一直对计算机科学的某些分支抱有浓厚的兴趣，而数据挖掘无疑是其中最吸引我的一块领域。然而，市面上关于数据挖掘的资料良莠不齐，很多书籍要么过于理论化，要么过于碎片化，难以形成系统的认知。这本书的出现，恰好填补了这一空白。它以“十大算法”为主线，将数据挖掘中最核心、最常用的算法一网打尽，并以一种极具条理性的方式呈现给读者。我欣喜地发现，书中对每一种算法的介绍都详略得当，既有深厚的理论基础，又不乏生动的实际应用。例如，在讲解“推荐系统”时，书中详细介绍了协同过滤和基于内容的推荐等不同方法，并结合了电商平台和社交媒体的实际案例，让我清晰地看到了算法是如何在日常生活中发挥作用的。我尤其欣赏书中在讲解复杂算法时，所采用的“图文并茂”的方式，大量的图表和示意图，有效地帮助我理解抽象的概念，降低了学习的门槛。阅读这本书，我感觉就像是在参加一场盛大的数据之舞，而这些算法，就是舞者们精彩的舞步。我开始期待，在掌握了这些舞步之后，我也能在这片数据海洋中翩翩起舞。

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惊鸿一瞥，方知数据海洋之浩瀚 刚拿到这本《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》，着实被其厚重的分量和精美的装帧所吸引。翻开扉页，熟悉的字体和清晰的排版瞬间拉近了与读者的距离，仿佛一位博学的老友，准备娓娓道来数据挖掘的奥秘。我并非科班出身，对数据挖掘的概念最初停留在“大数据”、“人工智能”等模糊而时髦的词汇上，总觉得它离我的生活很遥远。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我以往的认知。它以一种极其友好的方式，将那些看似高深莫测的算法，通过直观的图示、严谨的逻辑和恰当的比喻，变得触手可及。我尤其欣赏书中对每一项算法的由来、核心思想、应用场景的详尽阐述，让我能够循序渐进地理解其背后的数学原理和工程实现。例如，在介绍“关联规则挖掘”时，书中并没有枯燥地罗列公式，而是通过超市购物篮的经典案例，生动地展示了“啤酒与尿布”的故事，让我一下子就抓住了其精髓。再比如，对于“决策树”，书中描绘的清晰的树状结构，如同我小时候玩过的猜谜游戏，每一步的选择都导向一个结果，这种形象化的解释，让我在阅读过程中充满了探索的乐趣。虽然我还未能完全消化书中的所有内容，但仅凭初步的阅读，我就已经感受到一种前所未有的启迪。我开始重新审视生活中的各种数据，思考它们背后可能隐藏的模式和规律，也对未来如何运用这些知识充满了期待。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一扇开启数据世界大门的钥匙，让我看到了一个充满无限可能的新领域。

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有点贵，书很薄，不划算哦

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可惜我看不懂，可是又很想学，要是有多媒体版的多好。

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详细介绍了在实际中用途最广、影响最大的十种数据挖掘算法，这十种算法是数据挖掘领域的顶级专家进行投票筛选的，覆盖了分类、聚类、统计学习、关联分析和链接分析等重要的数据挖掘研究和发展主题。在每章最后还给出了丰富的习题和精挑细选的参考文献，对于读者掌握算法基本知识和进一步研究都非常有价值，对数据挖掘、机器学习和人工智能等学科的课程的设计有指导意义。

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好书天天看，天天看好书

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《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》详细介绍了在实际中用途影响十种数据挖掘算法，这十种算法是数据挖掘领域的专家进行投票筛选的，覆盖了分类、聚类、统计学习、关联分析和链接分析等重要的数据挖掘研究和发展主题。《世界著名计算机教材精选：数据挖掘十大算法》对每一种算法都进行了多个角度的深入剖析，包括算法历史、算法过程、算法特性、软件实现、前沿发展等，此外，在每章最后还给出了丰富的习题和精挑细选的参考文献，对于读者掌握算法基本知识和进一步研究都非常有价值，对数据挖掘、机器学习和人工智能等学科的课程的设计有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

哈的，很好

评分☆☆☆☆☆

内容很全，基本的都讲到了，电子版的流传也很广，可见书的出名

评分☆☆☆☆☆

好书，不过只是个目录，如果需要详细了解的话，要看高级专题，需要去看对应的论文