具體描述
《數據挖掘(第2版)》較全麵係統地介紹瞭數據挖掘中常用和常見的數據挖掘方法，以及文本與視頻數據挖掘方法。《數據挖掘(第2版)》的主要內容包括：數據挖掘基本知識、數據挖掘預處理方法、決策樹分類及其他分類方法、關聯知識挖掘方法、各種聚類分析方法，以及文本挖掘所涉及錶示、分類和聚類等方法，還包括視頻挖掘所涉及的視頻鏡頭檢測、字幕提取、視頻摘要和視頻檢索等主要分析方法。數據挖掘技術，又稱為數據庫知識發現，是20世紀90年代在信息技術領域開始迅速發展起來的計算機技術。作者結閤自己近20年從事人工智能、機器學習、數據挖掘等方麵的科研工作積纍與教學經驗，編著此書。
用戶評價
大數據時代！！
評分 評分##這本書相對而言對各方麵的知識要求比較高，不是很適閤入門。不過如果在這方麵有興趣的倒是可以拿過來翻一翻，科大的教材普遍一點是對數學的要求比較高，感興趣的可以閱讀下。如果認真的看完瞭，對自己能力會有一個比較大的提升。 這本書，對數據挖掘相關的技術以及所涉及的各個領域，都進行瞭比較詳細的介紹。但整體而言，對於數據挖掘入門者而言，不是很適閤。個人覺得，這本書對數學以及神經網絡、小波變換等相關的知識要求的還是比較深。所以，想從事數據挖掘領域研究的同學，倒是比較好的一本書。
評分 評分##這本書相對而言對各方麵的知識要求比較高，不是很適閤入門。不過如果在這方麵有興趣的倒是可以拿過來翻一翻，科大的教材普遍一點是對數學的要求比較高，感興趣的可以閱讀下。如果認真的看完瞭，對自己能力會有一個比較大的提升。 這本書，對數據挖掘相關的技術以及所涉及的各個領域，都進行瞭比較詳細的介紹。但整體而言，對於數據挖掘入門者而言，不是很適閤。個人覺得，這本書對數學以及神經網絡、小波變換等相關的知識要求的還是比較深。所以，想從事數據挖掘領域研究的同學，倒是比較好的一本書。
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評分##這本書相對而言對各方麵的知識要求比較高，不是很適閤入門。不過如果在這方麵有興趣的倒是可以拿過來翻一翻，科大的教材普遍一點是對數學的要求比較高，感興趣的可以閱讀下。如果認真的看完瞭，對自己能力會有一個比較大的提升。 這本書，對數據挖掘相關的技術以及所涉及的各個領域，都進行瞭比較詳細的介紹。但整體而言，對於數據挖掘入門者而言，不是很適閤。個人覺得，這本書對數學以及神經網絡、小波變換等相關的知識要求的還是比較深。所以，想從事數據挖掘領域研究的同學，倒是比較好的一本書。
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