探索数据挖掘的中文资源

《图像数据挖掘》一书是由Diane J. Cook与Lawrence B. Holder合著，两位作者均来自华盛顿州立大学电气工程与计算机科学学院。该书由Wiley-Interscience出版，版权归2007年John Wiley & Sons, Inc.所有，于新泽西州霍博肯出版，并在加拿大同步发行。本书深入探讨了图像数据挖掘领域的核心概念、理论框架及实际应用，为读者提供了全面且深入的视角，帮助理解图像数据挖掘的复杂性和多样性。图像数据挖掘是从图像或视频数据中自动提取有用信息或知识的过程，涉及计算机视觉、模式识别、机器学习及人工智能等多个交叉学科。

踏入数据挖掘的世界，开启一段充满发现的旅程。

在寻找数据挖掘资料时，可以探索多种途径。

这篇综述文章由郑宇撰写，深入探讨了轨迹数据挖掘的相关主题。

数据挖掘技术涵盖关联分析、分类、聚类、文本挖掘、Web 挖掘、图形挖掘以及流和时间序列挖掘等领域。通过学习数据挖掘，您可以： 掌握数据挖掘和知识发现（KDD）的过程。 分析不同数据挖掘和 KDD 算法的适用性。 设计算法解决分类、聚类问题，并从数据库中识别关联规则。 应用文本挖掘、Web 挖掘、图挖掘以及流和时间序列挖掘的概念和算法。 评估数据挖掘和 KDD 算法的性能，比较和对比不同算法的性能。 评估数据挖掘算法的可伸缩性。 分析影响数据挖掘效率的数据特征。 检查数据挖掘和 KDD 算法的局限性。

这份文档深入探讨了大数据挖掘的核心概念，并详细阐述了用于从海量数据中提取有价值信息的算法。

这里提供了学习Oracle过程中的多项实验和理论学习资料，特别适合初学者参考。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。

推荐一本详尽介绍数据挖掘理论和算法的书籍，帮助读者深入了解这一领域的核心概念和技术。书中涵盖了数据挖掘的基本原理、常用算法以及实际应用场景，适合对数据科学感兴趣的学习者和从业者。