深入解析数据挖掘算法：IEEE权威指南

涵盖12个章节与6个附录，全面解析HBase的架构、原理、操作与应用。从基础概念到高级特性，深入探索HBase的各个方面，助您掌握这一强大的NoSQL数据库技术。

SQLite权威指南详细解读####一、书籍介绍- 书名及作者：“SQLite权威指南”是Michael Owens编写的，首次出版于2006年。本书为学习SQLite数据库系统提供全面且深入的资源。 - 推荐者的观点：推荐者分享了他对SQLite的兴趣，特别是在中文资源稀缺的情况下，他通过阅读和翻译部分章节来推广SQLite。虽然英语水平有限，但他鼓励对SQLite感兴趣但无法阅读英文的读者尝试阅读原著。 - 版权与分享：尽管SQLite本身没有版权，但本书受到版权保护。推荐者的翻译行为推广SQLite及其相关知识。 ####二、目录概览- 总目录：包括前言、SQLite介绍、入门、关系模型

《Hadoop权威指南》是大数据领域的一本经典著作，它深入浅出地介绍了Apache Hadoop这一开源分布式计算框架。Hadoop由Doug Cutting和Mike Cafarella共同创建，处理和存储海量数据，尤其适合大规模数据分析。这本书是理解Hadoop及其生态系统的关键资源。 Hadoop概述：Hadoop的核心由两个主要组件构成——HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是分布式文件系统，提供高容错性和高可用性，使得数据可以在多台廉价服务器上进行冗余存储。MapReduce则是一种编程模型，用于处理和生成大数据集

SQLite权威指南(第二版) 是一本关于 SQLite 起源、特性、简介、使用及深度解析的书。全书首先从 SQLite 最初起源、特性、设计理念、实际应用讲解开始，逐步深入、全面地介绍了在各个平台如何使用 SQLite。接着，介绍 SQLite 的一般 SQL 和高级功能的 SQL，采用举例说明，使得本书内容生动有趣。然后，全面介绍了各种语言如何与 SQLite 进行编程交互，重点介绍 SQLite 原生语言 C语言 中的 API，使得使用者可以不管扩展 SQLite 的功能。本书还介绍了目前火热的 iOS 和 Android 开发中如何使用 SQLite，并给出实际例子。最后，介绍了 SQ

SQL Server 2005 数据挖掘算法深度剖析 本系列资源共三部分，前两部分已发布，此为第三部分。将带您深入探索 SQL Server 2005 中强大的数据挖掘算法，助力您从入门到精通。

这本权威指南深入浅出地阐述了Hadoop的核心理念、架构设计以及实际应用，并配有详细的目录索引，方便读者快速查找所需内容。

作为数据挖掘领域的奠基性著作，DATAMINE 深入浅出地讲解了数据挖掘的基础理论和核心技术，并对一系列经典算法进行了详细阐述。本书理论框架严谨，内容翔实，适合希望系统学习数据挖掘技术的读者。

数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，它结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的技术。书籍《数据挖掘—概念、模型、方法和算法》深入浅出地介绍了数据挖掘领域的重要概念、核心模型、实用方法以及常用算法，为读者提供了一个全面的学习框架。 数据挖掘的概念 数据挖掘不仅是简单的数据查找或分析，而是通过复杂技术揭示隐藏在数据背后的模式、趋势和关系。这些发现可应用于预测、分类、聚类和关联规则学习，帮助企业和机构做出更明智的决策。 数据挖掘模型 本书涵盖了一系列常用的数据挖掘模型，包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络、朴素贝叶斯、K均值聚类和Apriori关联规则等。每种模型都有其

数据挖掘常用算法原理 本资源解析数据挖掘领域常见算法，例如决策树、聚类等，阐述其原理和应用。 决策树: 通过树状结构进行决策，每个节点代表一个属性测试，每个分支代表测试结果，最终叶子节点代表决策结果。 聚类: 将数据集中的对象根据相似性进行分组，同一组内的对象彼此相似，不同组之间的对象差异较大。