数据挖掘原理
书籍概述
《数据挖掘原理》是由 David Hand、Heikki Mannila 和 Padhraic Smyth 合著的一本经典数据挖掘教材，由 MIT 出版社于 2001 年出版。这本书全面介绍了从大型数据库中提取信息的数学与科学原理，非常适合初学者和专业人士阅读。
作者简介
- David Hand：英国著名统计学家，专注于数据挖掘和机器学习。
- Heikki Mannila：芬兰计算机科学家，研究方向涵盖数据挖掘和生物信息学。
- Padhraic Smyth：爱尔兰计算机科学家，专注于信息检索和机器学习。
内容概览
本书共分为 14 章，涵盖数据挖掘的各个方面。以下是每章的简要介绍：
- 第1章：引言
- 数据挖掘的基本概念；
- 发展历程及应用领域。
- 第2章：测量与数据
- 测量理论与实践；
- 数据类型及特点。
- 第3章：可视化与探索性数据分析
- 数据可视化方法；
- 探索性分析的技术与工具。
- 第4章：数据分析与不确定性
- 不确定性数据处理；
- 概率在数据分析中的应用。
- 第5章：数据挖掘算法的系统综述
- 常见算法概述；
- 算法选择与评估标准。
- 第6章：模型与模式
- 数据模型构建与解释；
- 模式识别与分析。
- 第7章：算法评分函数
- 评分函数的设计；
- 各算法的评分实现。
- 第8章：搜索与优化方法
- 搜索技术应用；
- 优化算法选择与实现。
- 第9章：描述性建模
- 描述性模型定义；
- 应用场景分析。
- 第10章：预测性建模（分类）
- 分类模型构建；
- 常用分类算法比较。
- 第11章：预测性建模（回归）
- 回归模型原理；
- 回归分析实际案例。
- 第12章：数据组织与数据库
- 数据库管理系统功能；
- 大规模数据存储策略。
- 第13章：模式与规则发现
- 规则发现与模式提取技术。