大數據分析：數據挖掘必備算法示例詳解 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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張重生 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據挖掘
• 機器學習
• 算法
• Python
• 數據分析
• 統計學習
• 案例
• 實戰
• 商業分析

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111555469

版次：1

商品編碼：12097864

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16k

齣版時間：2016-12-01

用紙：膠版紙

內容簡介

本書詳細介紹瞭大數據分析，尤其是數據分類相關算法的原理及實現細節，並給齣瞭每個算法的編程實例。全書共計21章，內容包括十大數據分類算法、十大從二元分類到多類分類的算法、九大屬性選擇算法、五大數據選擇算法，若乾集成學習方法和不均衡數據分類算法，以及大數據分析的平颱與技術。

本書可作為高等學校計算機科學與技術、數據科學與大數據技術、統計學、軟件工程、地理信息係統等專業的研究生和高年級本科生的教材，也可作為科研人員、工程師和大數據愛好者的參考書。

作者簡介

張重生，男，博士，教授，碩士生導師，河南大學大數據團隊帶頭人。研究領域為大數據分析、深度學習、數據挖掘、數據庫、實時數據分析。博士畢業於 INRIA,France(法國國傢信息與自動化研究所)。2010年08月至2011年3月，在美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)計算機係，師從Carlo Zaniolo教授進行流數據挖掘方麵的研究。 十多年來，一直從事數據庫、數據挖掘、大數據分析相關的研究，發錶SCI/EI論文20篇，含Information Sciences、Neurocomputing、IEEE ICDM、PAKDD、SSDBM等國際期刊和會議論文。作為項目負責人主持 4項科研項目，齣版學術專著3部，獲得3項國傢發明專利，指導碩士研究生12名。

目錄

第1章數據分析緒論
1.1理解數據中字段的類型是數據分析的重要前提
1.2進行數據分析時數據的錶示形式
1.3數據分類——數據類彆的自動識彆
1.4數據分類問題與迴歸問題的區彆與聯係
1.5數據分析算法簡介
1.6交叉驗證
1.7一個最簡單的分類器-K近鄰分類器
1.8後續章節組織
第2章SVM算法
2.1算法原理
2.2工具包簡介
2.3實例詳解
第3章決策樹算法
3.1信息熵值
3.2決策樹的構建目標
3.3 ID3決策樹算法
3.4 C4��5決策樹算法
3.5 CART決策樹算法
3.6 ID3、C4��5、CART算法的終止條件
3.7C4��5算法的參數介紹
3.8實例詳解
第4章隨機森林算法
4.1算法原理
4.2工具包介紹
4.3實例詳解
第5章梯度提升決策樹算法
5.1算法原理
5.2工具包介紹
5.3實例詳解
第6章AdaBoost算法
6.1算法原理
6.2工具包介紹
6.3實例詳解
第7章樸素貝葉斯分類器
7.1樸素貝葉斯分類的問題定義
7.2樸素貝葉斯算法原理
7.3一種常見的樸素貝葉斯模型的錯誤計算方法
7.4樸素貝葉斯算法對連續型屬性的處理
第8章極限學習機器算法
8.1算法原理
8.2算法參數介紹
8.3實例詳解
第9章邏輯迴歸算法
9.1 Logistic Regression算法流程
9.2 Logistic Regression算法原理推導
第10章稀疏錶示分類算法
10.1算法原理
10.2 SRC工具包及算法參數介紹
10.3 SRC算法實例詳解
第11章不同數據分類算法性能的大規模實驗對比分析
11.1為什麼要比較不同數據分類算法的性能？
11.2不同數據分類算法性能比較的相關工作
11.3最新數據分類算法性能的大規模實驗對比分析結果
11.4結論
第12章從二分類到多分類——OVA
12.1 OVA 聚閤規則的核心思想
12.2 MAX聚閤規則
12.3 DOO聚閤規則
12.4調用示例
第13章從二分類到多分類——OVO
13.1 OVO 聚閤規則的核心思想
13.2 WV聚閤規則
13.3 VOTE聚閤規則
13.4 PC聚閤規則
13.5 PE聚閤規則
13.6 LVPC聚閤規則
13.7調用示例
第14章從二分類到多分類——ECOC
14.1 ECOC的核心思想
14.2 ECOC 編碼
14.3 ECOC 譯碼
14.4 ECOC多類分類調用示例
第15章三種從二分類到多分類聚閤策略的實驗對比分析
15.1 OVA策略的實驗結果
15.2 OVO策略的實驗結果
15.3 ECOC策略的實驗結果
第16章多個分類算法的集成方法研究
16.1差異性（Diversity）的原理與技術
16.2集成學習方法
16.3本章小結
第17章屬性選擇算法
17.1 fspackage和LibSVM的使用
17.2信息增益算法
17.3卡方分布算法
17.4基於Fisher Score的屬性選擇算法
17.5基於基厄係數的屬性選擇算法
17.6基於T檢驗的屬性選擇算法
第18章高級屬性選擇算法
18.1綫性前嚮選擇算法
18.2順序前嚮選擇算法
18.3基於稀疏多項式邏輯迴歸的屬性選擇算法
18.4 Our——多個屬性選擇算法的集成策略
18.5屬性選擇算法的大規模實驗對比分析
第19章數據選擇算法
19.1衡量不均衡數據分類質量的常用方法
19.2 RUS算法
19.3 CNN算法
19.4 SMOTE算法
19.5 ADASYN算法
19.6 OSS算法
19.7本章小結
第20章不均衡數據分類算法及大規模實驗分析
20.1 C4.5 CS算法
20.2使用Random Forests和GBDT進行不均衡數據分類
20.3BalanceCascade不均衡數據分類算法
20.4其他不均衡數據分類算法及不均衡分類器的集成算法
20.5結閤屬性選擇和數據選擇的不均衡數據分類實驗
第21章大數據分析
21.1 Spark平颱簡介
21.2基於Ambari的Spark及Spark集群的安裝與配置
21.3 Ambari集群擴展
21.4基於Spark平颱的分布式編程示例
21.5 MLlib——Spark平颱上的機器學習庫

前言/序言

　　大數據分析，尤其是數據分類與預測是數據挖掘中最重要的分支領域，也是企業需要最多且應用最廣泛的技術。本書專注於大數據分析和數據分類技術。本書的目標有三：
　　一是成為我國“最接地氣的”、最實用的、最完整、最專業的數據分析專著，成為數據挖掘愛好者、研究生、科研人員、工程師在解決數據分類和大數據分析相關問題時的首選之作。
　　二是成為理論與實踐並重的專業書籍。本書的特點是采用示例驅動的方式講解原理和相關實驗。在講解算法原理時，本書通過舉例子的方式，詳解算法的每個步驟及對應示例的結果，使得一些晦澀的公式和原理變得直接、具體、易理解。筆者翻閱瞭很多數據挖掘和機器學習專著，鮮有書籍能做到在原理部分示例驅動。而且，本書十分注重對於算法的應用的實戰能力的培養，在講解算法原理之後，給齣具體例子，引導讀者進行相關的實驗，獲得實踐能力、解決實際問題的能力。
　　三是成為傳播大數據分析和數據分類技術的重要媒介、培養大數據人纔的首選教材。最近幾年，國內外的大數據人纔供不應求，其薪資通常是普通IT從業人員的兩倍以上。而絕大多數國內高校在培養大數據人纔時，都遇到瞭各種瓶頸和問題。究其原因，閤適中文教材的匱乏是極為重要的一個原因。因為，大數據人纔不能隻是泛泛地瞭解數據挖掘的相關原理介紹，他們更應該深入理解算法的原理且掌握解決實際數據挖掘問題的動手能力和實戰經驗。而現有的教材大多是泛泛教授數據挖掘相關原理的書籍。
　　本書采用平民化、“接地氣”的原理講解方式，及原理與應用實踐並重的思路。普通讀者（本科及以上學曆的讀者，甚至是大三以上的學生）很容易理解、掌握本書介紹的相關算法的原理，並切實掌握相關的應用開發技能和解決實際問題的能力。這對於大數據分析、數據分類技術在我國的廣泛傳播，對於大數據分析人纔的大規模培養，具有重要意義。
　　全書共21章，可以分為六個部分：第一部分包括第1~11章，此部分將講述12個主流的數據分類算法；第二部分包括12~15章，此部分講述從二分類（隻能對兩類數據進行分類）到多分類的三種主流技術及其實驗對比分析；第三部分包括第16章，主要講述若乾集成學習相關的算法；第四部分包括第17~18章，主要講述屬性選擇相關的原理和算法；第五部分包括第19~20章，主要講述數據選擇和不均衡數據分類相關的原理和技術；第六部分包括第21章，主要講述大數據分析相關的平颱與開發技術。
　　研究生畢璟君、劉暢暢、張願承擔瞭本書相關實驗部分的程序實現與撰寫的工作。
　　針對數據挖掘領域的初學者，建議選擇第1~7章、第12章、第16~17章、第19章、第21章作為主要學習內容。如果讀者是數據挖掘方嚮的專傢、工程師、研究生、科研人員，則建議通讀全書。在遇到具體問題時，請仔細閱讀、理解相關章節，必要時，可以去查閱參考文獻中列齣的原始英文論文，進行深入的推敲和探究。
　　由於筆者水平有限，書中錯謬之處在所難免，如濛讀者賜教，本人將感激之至。
　　張重生2016年10月於河南大學

《精益生産：製造業效率革命的驅動力》 本書並非一本關於數據分析的書籍。它深入探討的是一種源自日本豐田汽車公司的先進製造管理體係——精益生産（Lean Manufacturing）。精益生産的核心理念在於通過係統性的方法，最大限度地消除生産過程中的一切浪費（Muda），從而實現卓越的運營效率、産品質量和客戶滿意度。 核心理念與方法論： 精益生産並非簡單的工具集閤，而是一種思維方式和企業文化。本書將從以下幾個維度詳細闡述其精髓： 價值流（Value Stream）： 這是精益生産的基石。本書將指導讀者如何識彆並繪製齣産品或服務從原材料到最終交付給客戶的全過程價值流。通過分析價值流，我們可以清晰地看到哪些環節創造瞭價值，哪些環節則産生瞭非增值活動（浪費）。識彆並消除這些浪費是精益生産的首要任務。 消除浪費（Muda）： 精益生産將浪費細分為七種（或八種）基本類型： 等待（Waiting）： 生産過程中因工序中斷、設備故障、信息不暢等造成的停滯時間。 搬運（Transportation）： 物料、成品或信息的無效移動。 加工（Processing）： 超過必要的、不增值的加工環節。 庫存（Inventory）： 超過正常生産和銷售所需的原材料、在製品和産成品。 動作（Motion）： 人員在工作過程中不必要的、無效的肢體動作。 過量生産（Overproduction）： 生産比當前需求更多的産品，這是所有浪費之首。 缺陷（Defects）： 生産過程中産生的次品、返工或報廢。 未被利用的人纔（Unused Talent）： 未能充分發揮員工的技能、創造力和智慧。 本書將通過豐富的案例，剖析每一種浪費的錶現形式，並提供實用的消除策略。 拉動式生産（Pull System）： 與傳統的“推式”生産（根據預測進行生産）不同，精益生産采用“拉動式”生産，即後工序根據實際需求嚮前工序發齣信號，按需拉動生産。本書將重點介紹看闆（Kanban）係統，作為實現拉動式生産的關鍵工具，闡述其工作原理、設計要素以及如何有效管理庫存和生産節拍。 持續改進（Kaizen）： 精益生産並非一蹴而就，而是一個不斷追求完美的旅程。“Kaizen”意為“持續改進”，強調全員參與，通過小步、漸進的改進來不斷優化流程、提升效率。本書將介紹Kaizen的哲學、實施方法，如PDCA循環（Plan-Do-Check-Act），以及如何建立鼓勵持續改進的企業文化。 標準化工作（Standardized Work）： 建立標準化的操作流程是確保質量穩定、減少變異、提高效率的基礎。本書將講解如何設計和實施標準化工作，確保每位操作員都按照最佳實踐執行任務，並為後續的改進提供堅實基礎。 準時化生産（Just-In-Time, JIT）： JIT是精益生産的核心目標之一，旨在以最少的庫存，在最需要的時間，生産最需要的産品。本書將詳細探討實現JIT所麵臨的挑戰，以及如何通過流程優化、供應商協同和生産均衡化來逐步達成。 全員生産性維護（Total Productive Maintenance, TPM）： TPM旨在提高設備整體效率，預防故障，通過全員參與（包括操作員）來負責設備的日常維護和保養。本書將介紹TPM的十二個步驟，以及其在提高設備可用性、降低維護成本方麵的顯著作用。 防錯（Poka-Yoke）： “Poka-Yoke”是一種防止人為錯誤發生的裝置或方法。本書將介紹各種類型的防錯技術，從簡單的物理限製到復雜的傳感器檢測，旨在通過設計來消除産生缺陷的可能性，從而顯著提升産品質量。 本書的價值與應用： 《精益生産：製造業效率革命的驅動力》並非僅限於理論闡述，而是將理論與實踐緊密結閤。書中包含瞭大量的真實世界案例，涵蓋瞭汽車製造、電子産品、食品加工、服務業等多個行業，展示瞭精益生産在不同場景下的成功應用。 本書的目標讀者包括： 製造企業管理者： 為企業轉型升級、提升核心競爭力提供戰略指導。 生産綫主管與工程師： 提供改進生産流程、解決現場問題的實用工具和方法。 質量管理人員： 幫助建立更 robust 的質量控製體係，從源頭減少缺陷。 供應鏈與物流專業人士： 優化庫存管理，實現更高效的物料流動。 任何尋求提升運營效率、降低成本、提高客戶滿意度的組織和個人。 通過閱讀本書，讀者將能夠深入理解精益生産的內在邏輯，掌握一套行之有效的係統性方法，並將其應用於實際工作中，最終驅動企業實現生産效率的飛躍和可持續的卓越運營。這本書將帶領您踏上一段革新之旅，解鎖製造業的無限潛能。

評分☆☆☆☆☆

我一直對能夠從海量數據中提煉齣有價值信息的技術感到著迷，而數據挖掘無疑是其中的核心。 《大數據分析：數據挖掘必備算法示例詳解》這個書名，立刻吸引瞭我的目光，因為它直擊瞭我最關心的兩個方麵：大數據分析的場景以及數據挖掘的必備算法。我期望這本書能夠成為我學習路上的一個重要裏程碑。 我設想的書中內容，絕不會是泛泛而談的理論概述，而是會深入到每一個重要算法的細節之中。例如，在講解迴歸分析時，我希望作者能夠不僅僅介紹綫性迴歸和邏輯迴歸，還能深入探討多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等，並且詳細講解它們各自的適用場景、優缺點以及如何通過正則化等技術來防止過擬閤。我特彆期待書中能夠提供詳細的代碼示例，最好是使用目前主流的編程語言和庫，比如Python的Scikit-learn或者Pandas，能夠讓我直接運行、修改，並通過實際操作來理解算法的運作機製。更重要的是，我希望書中能夠通過真實或者模擬的業務場景，來展示這些算法的應用。比如，如何利用迴歸模型來預測房屋價格，或者如何使用分類算法來識彆垃圾郵件。這些“示例詳解”將是我學習過程中最寶貴的財富。 我還希望書中能夠涵蓋更廣泛的數據挖掘技術，比如降維算法（PCA、t-SNE）、集成學習方法（隨機森林、梯度提升）、以及一些半監督或無監督學習算法。每一個算法的講解，都應該包含其背後的數學原理、算法流程、參數調優以及在實際問題中的應用案例。這本書對我而言，不僅僅是一本技術書籍，它更像是一個通往數據分析世界的“導航儀”，能夠指引我探索更廣闊的數據領域，並賦予我解決實際問題的能力。我希望通過閱讀這本書，能夠構建起紮實的數據挖掘知識體係，並具備獨立解決復雜數據問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，在這個數據泛濫的時代，隻有掌握瞭真正的數據分析技能，纔能不被淹沒，甚至脫穎而齣。 《大數據分析：數據挖掘必備算法示例詳解》這個書名，就像是一盞明燈，指引瞭我學習的方嚮。我期望這本書能夠提供我最需要的——深入且實用的數據挖掘算法講解。 我腦海中預想的書籍內容，會是以解決實際問題為導嚮的。比如，在講解分類算法時，我希望作者能夠從一個具體的業務場景齣發，比如用戶流失預測。然後，詳細講解幾種主流的分類算法，如邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）和隨機森林。不僅要講解算法的原理，更要深入到算法的細節，比如SVM中的核函數如何選擇，隨機森林如何通過bagging和feature randomness來提高泛化能力。我尤其看重“示例詳解”這個部分，意味著書中會提供完整的代碼實現，最好是使用Python和Scikit-learn庫。我希望能夠跟著書中的代碼，一步步地完成從數據準備、特徵工程，到模型訓練、評估和優化的整個過程。 我也同樣期待在書中能夠學習到聚類算法，比如K-Means，瞭解它如何將數據點劃分到不同的簇，以及如何評估聚類結果的質量。同時，我希望能夠接觸到一些更高級的主題，比如集成學習方法，它們如何通過結閤多個模型來獲得更好的性能，以及如何進行模型選擇和參數調優。這本書對我而言，不僅僅是一本技術書籍，它更像是我的“數據分析啓濛導師”，能夠幫助我建立起堅實的數據挖掘基礎，並賦予我解決實際問題的能力，讓我能夠自信地迎接大數據時代的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我一直對大數據這個領域充滿好奇，尤其是那些隱藏在海量數據背後的規律和洞察。當我看到《大數據分析：數據挖掘必備算法示例詳解》這本書時，內心湧起一股強烈的學習衝動。我預想這本書會像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越迷宮般的數據世界，揭示那些隱藏在錶麵之下的寶藏。我期望書中不僅僅是枯燥的理論堆砌，而是能夠通過鮮活的案例和詳實的算法講解，讓我深刻理解數據挖掘的核心思想。比如，在分類算法的部分，我希望作者能夠像講故事一樣，從實際應用場景齣發，比如用戶流失預測，詳細講解決策樹、支持嚮量機、貝葉斯分類器等算法的原理，並輔以清晰的代碼示例，讓我能夠親手實踐，真正掌握如何利用這些算法來解決實際問題。當然，不僅僅是分類，聚類、關聯規則挖掘、迴歸分析等核心的數據挖掘技術，我也希望能在書中找到深入淺齣的講解。例如，在聚類算法部分，我希望作者能講解K-Means、DBSCAN等算法，並展示如何在電商領域應用聚類分析來發現不同的用戶群體，從而進行更精準的營銷。我更看重的是書中的“示例詳解”這部分，它意味著這本書不會流於錶麵，而是會深入到算法的每一個細節，通過具體的代碼和數據，讓理論變得觸手可及。想象一下，當我遇到一個實際的數據分析問題時，能夠翻開這本書，找到對應的算法講解，然後一步步跟著書中的例子進行操作，最終得齣有價值的結論，那將是一種多麼令人興奮的體驗！這本書對我來說，不僅僅是一本技術書籍，更是一種開啓數據智慧的鑰匙，讓我能夠更好地理解和駕馭這個日新月異的大數據時代。我期待它能夠幫助我從一個對大數據感到迷茫的初學者，成長為一個能夠獨立進行數據分析的實踐者，為我的職業發展提供堅實的基礎和強大的助力。

評分☆☆☆☆☆

我常常在想，當我們談論大數據的時候，真正能讓數據“說話”的是什麼？在我看來，就是那些強大的數據挖掘算法。所以，當我看到《大數據分析：數據挖掘必備算法示例詳解》這個書名時，我的眼睛就亮瞭。《大數據分析》讓我看到瞭它應用的大背景，而“數據挖掘必備算法示例詳解”則精準地擊中瞭我的學習痛點。我想要的不隻是算法的名稱，我想要的是理解它們是如何工作的，並且能夠親手實現。我期望這本書能夠從最基礎的分類算法開始，比如決策樹，詳細講解它如何通過節點劃分來建立模型，並展示如何在實際的客戶細分場景中應用。我希望作者能深入剖析ID3、C4.5、CART等不同決策樹算法的異同，以及剪枝技術如何防止過擬閤。接著，我期待它能介紹支持嚮量機（SVM），不隻是講解核函數的作用，更重要的是能讓我理解其背後的幾何意義，以及如何在復雜的非綫性分類問題中使用它。對於聚類算法，我希望能夠詳細學習K-Means的迭代過程，以及如何選擇閤適的K值，同時也能接觸到DBSCAN這樣基於密度的聚類方法，瞭解它如何發現任意形狀的簇。更讓我期待的是“示例詳解”的部分，這意味著這本書不是紙上談兵，而是會通過具體的代碼和數據集，一步步地展示如何應用這些算法。比如，利用Python和Scikit-learn庫，從數據預處理到模型訓練，再到結果評估，全流程地展示如何完成一次數據挖掘任務。我希望書中能有足夠多的案例，覆蓋不同的應用領域，例如金融風控、市場營銷、醫療診斷等，讓我能夠看到算法的普適性和強大威力。這本書對我來說，不僅僅是學習知識，更是掌握一種解決問題的思維方式，一種讓數據産生價值的能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，大數據分析的本質在於從海量數據中提取有價值的信息，而數據挖掘算法正是實現這一目標的核心工具。 《大數據分析：數據挖掘必備算法示例詳解》這個書名，恰好滿足瞭我對技術深度和應用廣度的雙重需求。 我對這本書的期待，是它能夠成為我學習數據挖掘的“實戰教練”。我希望書中不僅僅是枯燥的理論介紹，而是能夠通過生動形象的案例，將抽象的算法概念具象化。例如，在講解關聯規則挖掘時，我希望作者能以超市購物籃分析為例，詳細解釋“項集”、“支持度”、“置信度”和“提升度”這些概念，並展示如何一步步找齣“啤酒與尿布”這樣的經典關聯規則，以及這些規則在實際營銷中的應用價值。 我同樣期望在書中能深入學習分類和迴歸算法，例如決策樹，我希望瞭解其內部的節點分裂準則，如ID3的ID Gain和CART的Gini指數，以及如何進行剪枝以防止過擬閤。對於迴歸，我希望能夠理解綫性迴歸的數學推導，以及如何通過多元綫性迴歸來預測更復雜的情況。 讓我尤其期待的是“示例詳解”這部分。我希望書中能提供詳盡的代碼示例，最好是基於Python語言和Scikit-learn等常用庫。我希望能夠跟著書中的代碼，從數據加載、清洗、預處理，到模型訓練、參數調優，再到結果評估和可視化，完成一次完整的數據挖掘流程。例如，我希望學習如何使用樸素貝葉斯算法來構建一個垃圾郵件過濾器，或者如何利用K-Means算法來對客戶進行細分，以便進行更精準的營銷。這本書對我來說，更像是一本“操作手冊”，它能夠指導我如何將數據挖掘技術應用到實際的業務場景中，從而創造真實的商業價值。

評分☆☆☆☆☆

我一直對從海量數據中挖掘價值的技術抱有濃厚的興趣，而數據挖掘算法正是實現這一目標的基石。《大數據分析：數據挖掘必備算法示例詳解》這個書名，以其直擊核心的錶述，立刻吸引瞭我的注意，我期望它能成為我理解和掌握數據挖掘技術的“得力助手”。 我希望書中能夠深入講解那些在實際大數據分析中不可或缺的核心算法，並且用清晰易懂的方式呈現。例如，在講解關聯規則挖掘時，我期待能夠不僅僅是瞭解Apriori算法的基本流程，更能深入理解其背後的數學原理，例如如何計算支持度、置信度和提升度，以及這些指標在指導商業決策中的重要性。我希望作者能通過一個實際的零售業案例，例如分析用戶的購物籃數據，來展示如何挖掘齣“購買瞭A商品的用戶也很有可能購買B商品”這樣的關聯規則，並解釋這些規則如何被用於優化商品陳列、製定促銷策略等。 同樣，對於分類和迴歸算法，我期望書中能夠提供詳盡的講解，例如決策樹，我希望瞭解其信息增益或基尼指數是如何用於選擇最優分裂點的，以及如何通過剪枝技術來防止過擬閤。對於迴歸，我希望能夠深入理解綫性迴歸的數學推導，並瞭解如何通過嶺迴歸或Lasso迴歸等方法來處理多重共綫性或進行特徵選擇。 讓我尤其期待的是“示例詳解”部分，它承諾瞭將理論知識轉化為實踐技能。我希望書中能提供大量的代碼示例，最好是使用Python和Scikit-learn等主流機器學習庫。我希望能夠跟著書中的代碼，從數據加載、預處理，到模型構建、訓練、評估，一步步地完成一次完整的數據挖掘任務。這本書對我來說，不僅僅是一本技術書，更是一本“實操指南”，它將幫助我真正掌握數據挖掘的核心技術，並能夠將其應用於實際的商業問題中，從中提煉齣有價值的洞察。

評分☆☆☆☆☆

對於任何一個渴望在這個數據驅動的時代站穩腳跟的人來說，理解數據背後的邏輯和規律至關重要。 《大數據分析：數據挖掘必備算法示例詳解》這個書名，就如同黑暗中的燈塔，瞬間點亮瞭我對知識的渴求。 我對這本書的期望，絕不僅僅是停留在算法名詞的堆砌上。我希望作者能夠以一種“由淺入深，由錶及裏”的方式，將那些看似高深莫測的數據挖掘算法，用清晰易懂的語言和生動的案例呈現在我麵前。 比如，在講解關聯規則挖掘時，我期待能夠不僅僅看到Apriori算法的流程，更能理解“支持度”、“置信度”、“提升度”這些指標的真正含義，以及它們在實際業務中扮演的角色。我希望作者能模擬一個電商平颱的購物籃分析場景，從原始的交易數據齣發，一步步展示如何找齣“購買瞭A商品的用戶也很可能購買B商品”這樣的規律，並指導我如何利用這些規律來優化商品陳列或進行交叉銷售。 同樣，對於分類和迴歸算法，我期待作者能夠深入到算法的內部機製，例如決策樹如何進行最優分裂，SVM如何通過核函數實現非綫性映射，綫性迴歸如何通過最小二乘法求解。並且，我希望書中能提供詳細的代碼實現，最好是基於Python和相關的機器學習庫，能夠讓我親手實踐，在代碼中感受算法的魅力。 我還希望書中能夠涵蓋一些進階的算法，比如集成學習方法（如隨機森林、梯度提升樹），它們如何通過組閤多個弱學習器來構建強大的模型，以及降維技術（如PCA）如何幫助我們處理高維數據。這本書對我來說，不僅僅是一本技術手冊，更是一把開啓數據價值的金鑰匙，它承諾能夠讓我不再畏懼大數據，而是能夠駕馭它，從中挖掘齣最具競爭力的洞察。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一直覺得數據分析這玩意兒，理論聽起來頭頭是道，但真正落地執行的時候，總感覺隔瞭一層紗。尤其是一些復雜的算法，光看公式和概念，腦袋裏就一團漿糊。所以，當我看到《大數據分析：數據挖掘必備算法示例詳解》這個書名的時候，心裏立刻就敲瞭警鍾：這不就是我需要的嗎？我特彆期待它能在“算法示例詳解”這幾個字上給我驚喜。我不是那種隻想知道“是什麼”的人，我更想知道“怎麼做”以及“為什麼這麼做”。例如，在講到關聯規則挖掘的時候，我希望作者不是簡單地介紹Apriori算法的幾個步驟，而是能詳細解釋為什麼需要先找齣頻繁項集，為什麼需要計算置信度和提升度，以及這些指標背後代錶的商業意義。最好還能舉個超市購物籃分析的例子，從原始交易數據開始，一步步展示如何生成“啤酒與尿布”這樣的經典關聯規則，並且教會我如何判斷這些規則的有效性和實用性。我希望這本書能在算法的介紹上，像庖丁解牛一樣，將復雜的模型分解成易於理解的部分，並且用最直觀的方式展示齣來。圖錶、僞代碼，甚至是一些可視化的過程演示，都會是極大的加分項。我不僅僅想學習算法的原理，更希望通過書中提供的示例，掌握如何將這些算法應用到實際的數據集上，解決實際的商業問題。比如，在處理用戶行為數據的時候，我希望能夠學習如何利用時間序列分析預測未來的趨勢，或者如何使用異常檢測算法找齣潛在的欺詐行為。這本書對我來說，更像是一本“實戰手冊”，它承諾將枯燥的算法知識轉化為可操作的技能，讓我在麵對真實數據時，不再束手無策，而是能夠遊刃有餘地運用各種數據挖掘技術，從中挖掘齣有價值的洞察。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據背後隱藏的奧秘充滿好奇，而數據挖掘算法正是揭示這些奧秘的關鍵。 《大數據分析：數據挖掘必備算法示例詳解》這個書名，精準地擊中瞭我的學習需求，因為它承諾瞭“大數據分析”的宏觀應用場景，以及“數據挖掘必備算法示例詳解”的微觀技術深度。我迫切希望這本書能夠成為我係統學習數據挖掘的“百科全書”。 我設想這本書的內容，會是理論與實踐的完美結閤。在理論層麵，我希望能夠深入理解各種經典算法的原理，例如分類中的決策樹，它如何通過遞歸分割數據來構建模型，以及在剪枝過程中如何權衡模型的復雜度和泛化能力。我還希望能夠學習支持嚮量機（SVM），不僅僅是瞭解其分類邊界，更重要的是理解核函數的強大之處，以及如何處理非綫性可分的數據。在聚類算法方麵，我期待能夠掌握K-Means的迭代優化過程，以及DBSCAN如何基於密度找到任意形狀的簇。 在實踐層麵，我最看重的是“示例詳解”的部分。我希望書中能夠提供大量真實或高度仿真的數據集，並輔以詳細的代碼實現，最好是使用Python和Scikit-learn等主流工具。我希望能夠跟著書中的示例，從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、訓練、評估，一步步完成一次完整的數據挖掘項目。例如，我希望學習如何利用關聯規則挖掘來分析用戶的購買行為，找齣“經常一起購買的商品”，從而優化商品推薦策略；或者如何利用時間序列分析來預測股票價格的走勢。這本書對我來說，不僅僅是一本技術教材，更是一次賦能之旅，它將幫助我掌握從數據中提煉洞察、驅動決策的核心能力，讓我能夠在這個數據驅動的時代裏，擁有更強的競爭力。

評分☆☆☆☆☆

在這個信息爆炸的時代，數據已經成為一種寶貴的資源，而挖掘這些數據背後的價值，正是大數據分析的魅力所在。 《大數據分析：數據挖掘必備算法示例詳解》這本書名，讓我眼前一亮，仿佛找到瞭我一直在尋找的“寶藏地圖”。我期待這本書能夠成為我深入理解數據挖掘領域的“敲門磚”。 我希望書中不僅僅是羅列算法的名稱和公式，而是能夠以一種循序漸進、深入淺齣的方式，將復雜的算法原理剝繭抽絲般地展現在我麵前。例如，在講解分類算法時，我希望作者能夠詳細介紹邏輯迴歸、樸素貝葉斯、K近鄰（KNN）等經典算法，不僅僅是講解它們的數學原理，更重要的是展示它們在實際應用中的場景，比如如何用於用戶信用評分，或者如何區分新聞文章的類彆。我希望書中能有大量的圖示和代碼示例，能夠讓我直觀地理解算法的工作流程，並能夠通過實際操作來加深印象。 我同樣期待在書中能夠學習到聚類算法，比如K-Means，它如何通過迭代的方式將數據點劃分到不同的簇，以及如何評估聚類結果的好壞。我還希望能夠接觸到降維技術，例如主成分分析（PCA），它如何在高維數據中找到最重要的特徵，從而降低數據的復雜度。 “示例詳解”這四個字，更是讓我充滿瞭期待。它意味著這本書將提供大量的實際案例，讓我能夠將學到的理論知識應用到真實的數據集上，解決實際的問題。我希望這些案例能夠覆蓋不同的行業和領域，例如在金融領域進行風險預測，在零售領域進行客戶細分，或者在醫療領域進行疾病診斷。通過這些鮮活的例子，我希望能真正掌握數據挖掘的核心技能，並將它們轉化為解決實際問題的能力，為我的職業發展添磚加瓦。

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簡略地看瞭一下，內容十分豐富，是一本大數據入門的必要的工具類圖書！不僅詳細介紹瞭一些經典的數據挖掘與大數據分析算法，還單獨成章對這些算法進行比較分析。每一章節後還有備注參考文獻，每個算法都有對應的編程示例，對於提高動手實踐能力有很大幫助。不過有些圖錶結果不是很清晰，對於想學大數據的朋友還是強烈推薦。

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京東物流確實很贊，下午就到貨。迫不及待拆封，覽之。

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sgdasgasgds

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希望有用處，先學習著。

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很好，很實用

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非常好非常好非常好非常好非常好非常好

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非常好

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此用戶未及時填寫評價內容，係統默認好評！

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很好