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戴红，常子冠，于宁 著

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• 数据分析
• 统计学习
• 模式识别
• 数据库
• 算法
• Python
• R语言

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302381044

版次：1

商品编码：11584546

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16

出版时间：2014-11-01

用纸：胶版纸

页数：207

内容简介

本书为数据挖掘入门级教材，共分8章，主要内容分为三个专题：技术、数据和评估。技术专题包括决策树技术、K-means算法、关联分析技术、神经网络技术、回归分析技术、贝叶斯分析、凝聚聚类、概念分层聚类、混合模型聚类技术的EM算法、时间序列分析和基于Web的数据挖掘等常用的机器学习方法和统计技术。数据专题包括数据库中的知识发现处理模型和数据仓库及OLAP技术。评估专题包括利用检验集分类正确率和混淆矩阵，并结合检验集置信区间评估有指导学习模型，使用无指导聚类技术评估有指导模型，利用Lift和假设检验比较两个有指导学习模型，使用MS Excel 2010和经典的假设检验模型评估属性，使用簇质量度量方法和有指导学习技术评估无指导聚类模型。
本书秉承教材风格，强调广度讲解。注重成熟模型和开源工具的使用，以提高学习者的应用能力为目标；注重结合实例和实验，加强基本概念和原理的理解和运用；注重实例的趣味性和生活性，提高学习者学习的积极性。使用章后练习、计算和实验作业巩固和检验所学内容；使用词汇表附录，解释和规范数据挖掘学科专业术语；使用适合教学的简单易用开源的Weka和通用的MS Excel软件工具实施数据挖掘验证和体验数据挖掘的精妙。
本书可作为普通高等院校计算机科学、信息科学、数学和统计学专业的入门教材，也可作为如经济学、管理学、档案学等对数据管理、数据分析与数据挖掘有教学需求的其他相关专业的基础教材。同时，对数据挖掘技术和方法感兴趣，致力于相关方面的研究和应用的其他读者，也可以从本书中获取基本的指导和体验。
本书配有教学幻灯片、大部分章后习题和实验的参考答案以及课程大纲。

目录

第1章 认识数据挖掘 1
1.1 数据挖掘的定义 1
1.2 机器学习 2
1.2.1 概念学习 2
1.2.2 归纳学习 3
1.2.3 有指导的学习 4
1.2.4 无指导的聚类 7
1.3 数据查询 8
1.4 专家系统 8
1.5 数据挖掘的过程 9
1.5.1 准备数据 10
1.5.2 挖掘数据 10
1.5.3 解释和评估数据 10
1.5.4 模型应用 11
1.6 数据挖掘的作用 11
1.6.1 分类 11
1.6.2 估计 12
1.6.3 预测 12
1.6.4 无指导聚类 12
1.6.5 关联关系分析 13
1.7 数据挖掘技术 13
1.7.1 神经网络 14
1.7.2 回归分析 14
1.7.3 关联分析 15
1.7.4 聚类技术 16
1.8 数据挖掘的应用 16
1.8.1 应用领域 16
1.8.2 成功案例 18
1.9 Weka数据挖掘软件 19
1.9.1 Weka简介 19
1.9.2 使用Weka建立决策树模型 22
1.9.3 使用Weka进行聚类 25
1.9.4 使用Weka进行关联分析 26
本章小结 27
习题 28
第2章 基本数据挖掘技术 30
2.1 决策树 30
2.1.1 决策树算法的一般过程 31
2.1.2 决策树算法的关键技术 32
2.1.3 决策树规则 40
2.1.4 其他决策树算法 41
2.1.5 决策树小结 41
2.2 关联规则 42
2.2.1 关联规则概述 42
2.2.2 关联分析 43
2.2.3 关联规则小结 46
2.3 聚类分析技术 47
2.3.1 K-means算法 48
2.3.2 K-means算法小结 51
2.4 数据挖掘技术的选择 51
本章小结 52
习题 53
第3章 数据库中的知识发现 55
3.1 知识发现的基本过程 55
3.1.1 KDD过程模型 55
3.1.2 知识发现软件 57
3.1.3 KDD过程的参与者 58
3.2 KDD过程模型的应用 58
3.2.1 步骤1：商业理解 58
3.2.2 步骤2：数据理解 59
3.2.3 步骤3：数据准备 60
3.2.4 步骤4：建模 65
3.2.5 评估 66
3.2.6 部署和采取行动 66
3.3 实验：KDD案例 66
本章小结 72
习题 73
第4章 数据仓库 74
4.1 数据库与数据仓库 74
4.1.1 数据(库)模型 75
4.1.2 规范化与反向规范化 77
4.2 设计数据仓库 79
4.2.1 数据抽取、清洗、变换和加载 79
4.2.2 数据仓库模型 82
4.2.3 数据集市 85
4.2.4 决策支持系统 86
4.3 联机分析处理 87
4.3.1 概述 87
4.3.2 实验：使用OLAP辅助驾驶员行为分析 90
4.4 使用Excel数据透视表和数据透视图分析数据 93
4.4.1 创建简单数据透视表和透视图 93
4.4.2 创建多维透视表和透视图 97
本章小结 100
习题 100
第5章 评估技术 102
5.1 数据挖掘评估概述 102
5.1.1 评估内容 102
5.1.2 评估工具 103
5.2 评估有指导学习模型 108
5.2.1 评估分类类型输出模型 108
5.2.2 评估数值型输出模型 109
5.2.3 计算检验集置信区间 111
5.2.4 无指导聚类技术的评估作用 112
5.3 比较有指导学习模型 112
5.3.1 使用Lift比较模型 112
5.3.2 通过假设检验比较模型 114
5.4 属性评估 115
5.4.1 数值型属性的冗余检查 115
5.4.2 数值属性显著性的假设检验 117
5.5 评估无指导聚类模型 118
本章小结 118
习题 119
第6章 神经网络技术 120
6.1 神经网络概述 120
6.1.1 神经网络模型 120
6.1.2 神经网络的输入和输出数据格式 121
6.1.3 激励函数 123
6.2 神经网络训练 124
6.2.1 反向传播学习 124
6.2.2 自组织映射的无指导聚类 127
6.2.3 实验：应用BP算法建立前馈神经网络 130
6.3 神经网络模型的优势和缺点 138
本章小结 138
习题 139
第7章 统计技术 141
7.1 回归分析 141
7.1.1 线性回归分析 142
7.1.2 非线性回归 149
7.1.3 树回归 151
7.2 贝叶斯分析 152
7.3 聚类技术 156
7.3.1 分层聚类 156
7.3.2 基于模型的聚类 163
7.4 数据挖掘中的统计技术与机器学习技术 165
本章小结 165
习题 167
第8章 时间序列和基于Web的数据挖掘 169
8.1 时间序列分析 169
8.1.1 概述 169
8.1.2 线性回归分析解决时间序列问题 173
8.1.3 神经网络技术解决时间序列问题 175
8.2 基于Web的数据挖掘 176
8.2.1 概述 176
8.2.2 Web文本挖掘 178
8.2.3 Web使用挖掘 179
8.3 多模型分类技术 185
8.3.1 装袋技术 185
8.3.2 推进技术 185
本章小结 186
习题 187
附录A 词汇表 188
附录B 数据挖掘数据集 201
参考文献

前言/序言

　　未来学家约翰·奈斯比特(John Naisbitt)惊呼：“人类正被数据淹没，却饥渴于信息。”从浩瀚无际的数据海洋中发现潜在的、有价值的信息，是这个大数据时代的一个标志性工作。
　　数据挖掘(Data Mining)是利用一种或多种计算机学习技术，从数据中自动分析并提取信息的处理过程，其目的是发现数据中潜在的和有价值的信息、知识、规律、联系、模式，从而为解释当前行为和预测未来结果提供支持。数据挖掘一般使用机器学习、统计学、联机分析处理、专家系统和模式识别等多种方法来实现，是一门交叉学科，涉及数据库技术、人工智能技术、统计学方法、可视化技术、并行计算等。数据挖掘是一种商业智能信息处理技术，其围绕商业目标，对大量商业数据进行抽取、转换、分析和处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，是一种深层次的商业数据分析方法。
　　本书作为一本数据挖掘的入门级教材，关注于数据挖掘的基本概念、基本原理和基本技术的介绍和实践应用。全书围绕知识发现过程中的数据专题、技术专题和评估专题展开，包含大量实例和实验。实验采用Weka开源数据挖掘工具和MS Excel 2010，两者作为教学软件，具有很好的通用性和易学易用性。本书最后附有词汇表和数据挖掘数据集，包括了书中涉及的数据挖掘的最基本词汇、例子及实验所用数据集。其中数据集有来自UCI的共享数据集，也有为了举例和实验而设计的假想数据集。
　　本书分为8章和两个附录，其中戴红编写了8章中的大部分内容，常子冠和于宁编写了附录A和附录B，以及前8章的部分内容。
　　本书目标
　　本书希望帮助读者达到以下学习目标。
　　了解数据挖掘的技术定义和商业定义、作用和应用领域。
　　了解数据挖掘与知识发现、数据查询、专家系统的关系。
　　掌握数据挖掘和知识发现的处理过程。
　　掌握数据挖掘的基本技术和方法，包括有指导的学习技术——决策树技术、产生式规则、神经网络技术和统计分析方法，以及无指导聚类技术和关联分析方法。
　　掌握数据挖掘的评估技术，包括数据评估和模型评估方法。
　　了解数据仓库的设计目标和结构。
　　了解联机分析处理(OLAP)的目标和数据分析方法。
　　掌握时间序列分析方法，了解基于Web的数据挖掘目标、方法和技术。
　　能够使用Weka软件工具，应用各种数据挖掘算法，建立分类和聚类模型并进行关联分析，尝试解决实际问题。
　　能够使用MS Excel进行数据相关性分析，建立回归模型，以及使用Excel的数据透视表和数据透视图进行OLAP分析。
　　本书读者
　　本书既可作为计算机科学、信息科学、数学和统计学专业的入门教材，也可作为如经济学、管理学、档案学等，对数据管理、数据分析与数据挖掘有教学需求的其他相关专业的基础教材。同时，对数据挖掘技术和方法感兴趣，致力于相关方面的研究和应用的其他读者，也可以从本书中获取基本的指导和体验。
　　本书特点
　　本书强调基本概念、基本原理、基本技术的广度讲解。注重成熟模型和开源工具的介绍和使用；注重对数据挖掘经典算法过程的可理解性描述，而非聚焦细节的剖析，以提高授课学生的应用能力；注重结合基础实用案例，通过案例加强基本概念和原理的理解和运用；同时注重提高实例的趣味性和生活性，以提高学生的学习积极性。
　　本书秉承教材风格，使用实例和实验来描述和验证概念、原理和技术；使用章后练习、计算和实验作业巩固和检验所学内容；使用词汇表附录，解释和规范数据挖掘学科专业术语；使用适合教学的简单易用开源的Weka和通用的MS Excel软件工具实施数据挖掘，验证和体验数据挖掘的精妙。
　　本书内容
　　第1章　认识数据挖掘。主要是对数据挖掘作全面的概述，包括数据挖掘的基本概念、作用、过程、方法、技术和应用。同时介绍了本书使用的开源数据挖掘软件Weka。
　　从第2章到第8章，可分为三个专题：技术专题、数据专题和评估专题。
　　技术专题
　　第2章　基本数据挖掘技术。介绍有指导学习技术中的决策树算法、无指导聚类和K-means算法，重点讨论生成关联规则技术和针对不同问题如何考虑选择不同的数据挖掘技术和算法。第6章　神经网络技术。介绍神经网络的基本概念、结构模型、反向传播学习、自组织学习方法和神经网络技术的优势和缺点，讨论神经网络的输入和输出数据的要求，详细描述反向传播学习算法和自组织学习方法的一次迭代过程，并通过两个实验，介绍了使用Weka软件实现BP前馈神经网络模型的过程。第7章　统计技术。介绍数据挖掘中几种常用的统计技术，包括线性回归、非线性回归和树回归，贝叶斯分类器，聚类技术中的凝聚聚类、概念分层聚类和混合模型聚类技术的EM算法，对比了统计技术和机器学习方法的不同之处，为针对不同的问题和数据情况选择不同的数据挖掘技术提供参考。第8章　时间序列分析和基于Web的挖掘。介绍如何使用神经网络技术和线性回归方法建立预测模型，解决时间序列预测问题，使用数据挖掘对Web站点进行自动化评估和提供个性化服务，并就Web站点的自适应调整和改善进行了简单阐述，同时针对多模型应用中的两种著名方法装袋和推进进行了简单介绍。
　　数据专题
　　第3章　数据库中的知识发现。介绍了知识发现的基本概念、基本过程和典型模型，重点剖析知识发现过程中的每个步骤的任务和方法，并通过一个案例说明知识发现的整个过程。第4章　数据仓库。概括性地阐述了数据库和数据仓库的基本概念和特点，介绍了数据仓库模型的设计，重点讨论最常用的星型模型、雪花模型和星座模型的设计，并解释了数据集市和决策支持系统的基本概念。通过一个实验，描述了从决策支持的角度，对数据仓库中的数据进行多维分析的方法。最后介绍了利用MS Excel数据透视表和数据透视图建立多维数据分析模型的方法。
　　评估专题
　　第5章　评估技术。概述了数据挖掘过程中评估的内容和工具，介绍了具有分类输出的有指导学习模型的最基本评估工具——检验集分类正确率和混淆矩阵、数值型输出模型的评估、检验置信区间的计算以及无指导聚类技术对于有指导学习模型的评估作用、有指导学习模型的比较方法，重点讨论了利用Lift和假设检验对两个有指导学习模型的性能进行比较。同时，讨论了属性评估，使用MS Excel的函数和散点图进行属性相关性分析，以及在属性选择中，如何通过应用经典的假设检验模型来确定数值属性的重要性。本章最后给出了两种无指导聚类模型的评估方法。
　　附录　本书有两个附录：附录A为词汇表，包含了各章以及Weka软件中出现的主要词汇和关键术语；附录B为本书各章实例、实验、章后习题中涉及的数据集的相关描述，有来自UCI的网络共享数据集，也有假想的数据集。

机器学习的基石：探索模式与预测的奥秘 这本书并非一本数据挖掘的入门教材，而是深入剖析支撑现代人工智能浪潮的核心驱动力——机器学习的底层原理与实践。它将带领读者穿越由海量数据构筑的广袤宇宙，揭示隐藏在冰冷数字背后的智慧之光，理解机器如何从经验中学习，并进行精准的预测与决策。 第一部分：感知数据——理解世界的语言 在踏入机器学习的殿堂之前，我们必须先学会倾听数据的声音。这一部分将从数据本身出发，深入探讨数据的本质、类型以及它们如何承载着关于世界的丰富信息。 数据的哲学与统计基础： 我们将首先审视“数据”这一概念的深层含义。数据不仅仅是零和一的堆砌，它们是现实世界的抽象、是观察的记录、是现象的量化。我们将回顾一些基础的统计学概念，如均值、方差、标准差、概率分布等，它们是理解数据分布、识别异常以及构建模型的基础。例如，我们不会仅仅停留在“均值”的定义，而是会探讨如何通过均值来初步理解一个数据集的中心趋势，以及当数据的均值发生变化时，可能意味着什么。 数据形态万千： 数据的形式多种多样，每一种都诉说着不同的故事。我们将详细介绍各种常见的数据类型，包括数值型数据（离散与连续）、类别型数据（标称与有序）、文本数据、图像数据、时间序列数据以及图结构数据。对于每种数据类型，我们都会探讨其独特的属性、潜在的信息以及在不同机器学习任务中的应用场景。例如，在描述文本数据时，我们会超越简单的词语列表，深入探讨词频-逆文档频率（TF-IDF）等方法如何捕捉词语的重要性，以及如何将非结构化的文本转化为机器可理解的向量表示，为后续的自然语言处理任务奠定基础。 数据探索性分析（EDA）的艺术： 在没有深入理解数据之前就匆忙建模，无异于盲人摸象。本部分将强调EDA的重要性，并教授读者一系列强大的可视化和统计技术，以揭示数据的内在结构、发现潜在模式、识别异常值和缺失值，并检验模型假设。我们将介绍各种图表，如散点图（揭示变量间的关系）、直方图（展示变量的分布）、箱线图（比较不同组别的数据分布）、热力图（可视化相关性矩阵）等，并指导读者如何从这些可视化中提取有价值的洞察。例如，通过散点图，读者可以直观地观察到两个变量之间是否存在线性关系、非线性关系，甚至是完全无关。 数据预处理的精细雕琢： 原始数据往往是不完美的，充斥着噪声、缺失值和不一致性。本部分将聚焦于数据预处理的关键技术，它们是构建可靠机器学习模型的必要步骤。我们将深入探讨缺失值处理（插补、删除）、异常值检测与处理、数据标准化与归一化（Z-score标准化、Min-Max归一化）、类别特征编码（独热编码、标签编码）、文本数据清洗（去除停用词、标点符号、词形还原/词干提取）以及特征工程（创建新特征、组合现有特征）等方法。我们会详细讲解每种技术的原理、适用场景以及可能带来的影响。例如，在讨论数据归一化时，我们不仅仅是给出公式，还会解释为什么在梯度下降算法中，数据尺度的一致性至关重要，以及它如何影响算法的收敛速度和稳定性。 第二部分：模型构建——学习与泛化的智慧 在充分理解并准备好数据后，我们将进入模型的构建阶段。这一部分将带领读者深入了解各种经典的机器学习模型，从它们的基本原理到实际应用，以及如何评估和优化模型的性能。 监督学习的预测之道： 监督学习是机器学习中最常见的范式，其核心在于从带有标签的样本中学习映射关系，从而对未知数据进行预测。 回归问题： 当我们试图预测一个连续的数值时，回归模型应运而生。我们将深入解析线性回归及其变种（如岭回归、Lasso回归），理解它们如何通过构建线性模型来拟合数据。此外，我们还将探讨多项式回归，展示如何用非线性关系来捕捉更复杂的数据模式。我们不仅仅会讲解模型公式，还会深入剖析最小二乘法的原理，以及正则化如何解决过拟合问题。 分类问题： 当目标是预测一个离散的类别标签时，分类模型则大显身手。我们将详细介绍逻辑回归，理解它如何利用Sigmoid函数将输出映射到概率空间，以及决策树的构建过程，包括信息增益、基尼系数等分裂标准的原理。读者将学习到如何通过树的生长与剪枝来控制模型的复杂度。此外，我们还将探索支持向量机（SVM），理解其在高维空间中寻找最优超平面以实现最优分类的思想，以及核函数的强大作用。 无监督学习的探索之旅： 无监督学习无需预先标记的数据，致力于在数据中发现隐藏的结构和模式。 聚类分析： 聚类旨在将相似的数据点分组。我们将深入研究K-Means算法，理解其迭代优化的过程，并探讨选择最优K值的方法。我们还将介绍层次聚类，理解其构建数据点之间嵌套关系树的思想，以及DBSCAN等基于密度的聚类算法，它们在发现任意形状簇上的优势。 降维技术： 在高维数据中，信息往往是冗余的，降维技术可以有效减少数据的维度，去除噪声，同时保留最重要的信息。我们将深入讲解主成分分析（PCA），理解其通过线性变换找到数据方差最大的方向来捕获主要信息的过程。我们还会介绍t-SNE等非线性降维技术，它们在可视化高维数据中的应用尤为突出。 模型评估与选择的艺术： 构建模型只是第一步，如何准确评估模型的性能并选择最优模型则是关键。我们将详细介绍各种评估指标，针对回归问题，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数；针对分类问题，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线和AUC值。我们将强调交叉验证的重要性，以及如何利用它来获得对模型泛化能力的更可靠估计。 集成学习的集思广益： 集成学习通过组合多个模型来提升整体性能。我们将深入理解Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）的原理，以及它们如何通过并行或串行的方式，利用“集体的智慧”来获得更强大、更鲁棒的模型。 第三部分：进阶探索——深度学习与模型优化 随着数据规模的爆炸式增长和计算能力的飞跃，深度学习已成为机器学习领域炙手可热的研究方向。本部分将带领读者一窥深度学习的奥秘，并探讨模型优化的更深层次技巧。 神经网络的奥秘： 我们将从最基础的感知机开始，逐步介绍多层感知机（MLP），理解其由输入层、隐藏层和输出层构成的结构，以及激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）在引入非线性方面的作用。读者将学习到反向传播算法的原理，它是训练神经网络的核心。 卷积神经网络（CNN）： 专为处理图像数据而设计的CNN，将通过卷积层、池化层和全连接层的组合，让读者理解其如何提取图像的空间特征。我们将探讨LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等经典CNN架构，并分析它们在图像识别、目标检测等领域的突破性进展。 循环神经网络（RNN）与Transformer： 对于序列数据，如文本和时间序列，RNN及其变种（LSTM、GRU）能够捕捉数据中的时间依赖性。我们将深入理解它们的“记忆”机制。而Transformer模型，凭借其自注意力机制，在自然语言处理领域掀起了革命，我们将重点解析其工作原理，以及它如何实现并行计算和强大的长距离依赖建模。 模型优化的艺术与科学： 训练出优秀的模型并非一蹴而就，优化是一个持续迭代的过程。我们将深入探讨学习率调度、批量归一化、Dropout等正则化技术，它们如何帮助模型加速收敛并防止过拟合。此外，我们还将介绍超参数调优的技术，如网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化，以及早停法的应用。 模型部署与实际应用： 最终，模型的价值体现在其能够解决实际问题。我们将简要探讨模型的部署过程，包括模型序列化、API接口构建等，以及模型在不同领域的应用案例，如推荐系统、欺诈检测、医疗诊断、金融风控等，激发读者将所学知识应用于创新实践的灵感。 这本书不是简单地罗列算法，而是力求为读者构建一个扎实的理论基础，并通过丰富的案例和深入的讲解，帮助读者理解机器学习的核心思想，掌握实际操作的技巧，从而在数据驱动的时代，成为一名敏锐的探索者和智慧的决策者。它将是你开启智能世界大门的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大惊喜，在于它对数据挖掘在实际应用中的落地过程，有着非常细致的描绘。很多技术书籍往往只关注算法本身，而忽略了实际操作中的种种细节。但《数据挖掘导论》则不同，它从数据采集、清洗、探索性分析，到模型选择、训练、评估，再到最终的模型部署和监控，几乎覆盖了整个数据挖掘项目的生命周期。书中为每个环节都提供了具体的指导和建议，比如如何选择合适的数据可视化工具来探索数据分布，如何设计合理的评估指标来衡量模型性能，以及在实际部署中可能会遇到的性能瓶颈和数据漂移问题。我尤其欣赏书中对于模型解释性的讨论，这在很多时候比模型本身的准确率更为重要，书中强调了理解模型决策过程的重要性，并介绍了一些常用的模型解释方法。这种全方位的指导，让我感觉自己不仅仅是学习了一个技术，更是掌握了一套解决实际问题的完整方法论，为我日后独立开展数据挖掘项目打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据挖掘导论》简直是我近年来读过最令人耳目一新的技术书籍了。一开始我抱着学习一些数据分析基本概念的心态去翻阅，没想到它从一个非常宏观且易于理解的角度切入，将数据挖掘的整个流程娓娓道来，仿佛一位经验丰富的老者在细心指导。它并没有一开始就抛出一堆复杂的算法和数学公式，而是先从“为什么”和“是什么”开始，解释了数据挖掘在当今信息爆炸时代的重要性，以及它如何帮助我们从海量数据中发现隐藏的价值。我特别喜欢其中关于数据预处理部分的讲解，书中用了很多贴近实际的例子，比如如何处理缺失值、异常值，以及如何进行数据转换和降维，这些内容看似基础，但却是整个挖掘过程的关键，书中将这些步骤的逻辑和重要性讲得非常透彻，让我这个初学者也能迅速把握核心。而且，它在介绍各种技术时，并没有生硬地罗列，而是通过大量生动的案例，比如市场营销中的客户细分、金融领域的欺诈检测等等，让我切实感受到数据挖掘的强大应用能力。这种“润物细无声”的教学方式，让我能够轻松地将书本知识与实际应用联系起来，极大地激发了我进一步深入学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本以为“导论”这类书籍可能会比较枯燥乏味，毕竟是入门级的，内容通常比较浅显。但《数据挖掘导论》彻底颠覆了我的认知。它在保证内容专业性的同时，文字却异常地生动有趣，甚至还会穿插一些引人入胜的小故事或者历史典故，让整个阅读过程充满了惊喜。例如，书中在讲解关联规则挖掘时，并没有直接给出Apriori算法的数学推导，而是先从“啤酒和尿布”的经典案例讲起，通过这个生动的故事，让读者直观理解了关联规则的应用价值和基本思想，然后再循序渐进地介绍算法原理。这种“故事化”的讲解方式，极大地降低了学习门槛，让那些对数学不太敏感的读者也能轻松上手。同时，书中对于每种技术所能解决的问题，以及可能遇到的挑战，都有非常深入的探讨，不会停留在“是什么”的层面，而是会引导读者思考“如何做”，以及“做得更好”。这种既有广度又有深度的内容，让我感觉受益匪浅，仿佛参加了一场精彩绝伦的数据挖掘知识盛宴。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始被这本书的名字吸引，是因为它简洁明了地概括了我要学习的内容。然而，翻开书页后，我被其内容之丰富、讲解之透彻所震撼。它不仅涵盖了数据挖掘的经典算法和技术，更深入地探讨了数据挖掘的理论基础和发展趋势。书中对不同数据挖掘任务（如分类、回归、聚类、异常检测等）的讲解，都做到了深入浅出，既有严谨的数学推导，又有通俗易懂的解释。我特别喜欢书中对模型评估和选择的详尽阐述，它详细介绍了各种评估指标的含义、计算方法以及适用场景，并提供了如何根据实际业务需求选择最优模型的策略。此外，书中还对一些高级主题，如文本挖掘、关联规则挖掘、时间序列分析等进行了初步介绍，为读者进一步深入研究打开了视野。这本书就像一位博学的导师，它不仅传授知识，更引导读者进行思考，激发探索的欲望，让我觉得在阅读过程中，我不仅仅是在吸收信息，更是在构建自己的数据挖掘知识体系。

评分☆☆☆☆☆

我之前接触过一些数据相关的书籍，但总觉得它们要么过于理论化，要么过于偏重某个特定算法，读起来总有一种“抓不住重点”的感觉。而这本《数据挖掘导论》则完全不同，它就像一张详细的地图，为我勾勒出了整个数据挖掘的宏大版图。书中对于各种数据挖掘技术的分类和介绍，非常清晰且有条理。它不像有些书那样上来就讲复杂的模型，而是先为我们构建一个完整的知识框架，然后在这个框架下，逐步深入到各种具体的算法。我印象最深的是关于分类和聚类算法的部分，书中对决策树、支持向量机、K-Means等经典算法的讲解，既有理论上的严谨，又不乏直观的解释，而且还会详细对比不同算法的优缺点和适用场景，这对于我这种希望了解不同工具和方法的读者来说，简直是福音。它不是简单地告诉“是什么”，而是会告诉你“为什么用它”，以及“什么时候用它”，这种深度和广度的结合，让我对数据挖掘有了更系统、更全面的认识，避免了“只见树木不见森林”的困境。

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