数据挖掘：算法与应用（第3版）

这是一本数据挖掘领域的书籍，是曾经在信息系统课程中使用的教材之一。

这本书是一本优秀的数据挖掘指南，详尽介绍了数据挖掘的各种工具和技术，非常适合深入学习。老师们强烈推荐阅读。

佳伟韩与米歇尔·卡姆伯合著的数据挖掘领域书籍。

韩家炜的《数据挖掘：概念与技术》第二版，挺适合刚入门或者想系统梳理数据挖掘知识的你。书的结构清晰，理论讲得透，案例也蛮多，能帮你把抽象的概念落实到具体应用里。像分类、聚类、关联规则这些基本操作讲得都不复杂，配合练习做一做，理解起来还挺快的。 基础概念的解释不绕弯，什么是 KDD、怎么做数据清洗、模式评估这种流程，书里都有完整，感觉读起来不费劲。 而且第二版内容更新得还挺良心，像是加了流数据挖掘、文本挖掘、Web 挖掘这些比较新一点的技术，甚至还有对MapReduce和数据隐私的。你要是做大数据方向的，这部分内容挺有。 书里的案例比较贴近实战，比如怎么挖掘客户的购买习惯、怎么从医疗记录中找规律，

基本概念的第四章 PPT 是你入门信息熵和ID3 算法的好材料。里面的概念讲得比较清楚，比如信息增益怎么计算、怎么选属性这些，算是比较实用的基础梳理。讲到 ID3 决策树的构建流程时，配图也挺直观的，刚接触的同学看起来压力不大。 信息熵的定义有点绕，但 PPT 里配了小例子，像“打球还是下雨”那种，用日常场景解释概率分布，有。你要是搞不清楚什么是“熵越小越纯”，这部分建议多看几遍，理解后你会发现挺有趣的。 如果你是想实际动手，可以顺着这几个资料看下去，像ID3 算法决策树程序实现和信息增益的 Java 实现，里面有完整代码，基本照着写一遍就能跑通。 还有个细节，PPT 里虽然没展开讲信息增益率

《数据挖掘：实用机器学习工具和技术》第3版内容更新可参考weka网站。

《算法设计与分析》是计算机科学核心课程，专注于有效问题解决，通过算法设计、实现和分析优化计算过程。第三版课件PPT涵盖最新研究和教学经验，深化学生和专业人士对算法的理解和应用。包括算法基础、排序与查找、图算法、动态规划、分治策略、贪心算法、回溯与分支限界、数据结构、递归与递归树、概率算法与随机化、近似算法及计算复杂性理论。

这本《数据挖掘原理与算法》挺适合有点基础的同学和开发者，尤其是那些对数据挖掘感兴趣的朋友。它从数据挖掘的原理出发，了经典的算法，内容蛮详细的，是对一些常见算法的应用给出了实用的解释。你会看到从数据预到数据可视化的一系列内容，感觉像是为实际开发准备的教程，而不是理论满满的那种枯燥书籍。如果你在找一本基础扎实又不至于太复杂的教材，这本书真的蛮推荐的。是书中的开放数据挖掘平台，能你更好地理解数据挖掘的实际操作。而且，书里提到的每个章节都能找到一些直接应用的场景，不会让你觉得只是在学理论，挺接地气的。对于高年级本科生、研究生或者是开发人员来说，书中涉及的内容有用，尤其是对数据仓库、数据立方体等概念的，

本教程详尽介绍了数据挖掘领域的多个专业知识，涵盖广泛，适合深入学习。