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题名/责任者:

数据挖掘原理/(英) 麦克斯·布拉默著 李晓峰, 逄金辉译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022.1

ISBN及定价:

978-7-302-59649-3/CNY118.00

载体形态项:

x, 461页:图;24cm

统一题名:

Principles of data mining

丛编项:

计算机科学典范教材

个人责任者:

布拉默 (Bramer, Max) 著

个人次要责任者:

李晓峰 译

个人次要责任者:

逄金辉 译

学科主题:

数据采集-教材

中图法分类号:

TP274

版本附注:

译自原书第4版

出版发行附注:

本书中文简体字翻译版由德国施普林格公司授权清华大学出版社在中华人民共和国境内 (不包括中国香港、澳门特别行政区和中国台湾地区) 独家出版发行

相关题名附注:

英文题名原文取自版权页

责任者附注:

麦克斯·布拉默 (Max Bramer), 英国朴茨茅斯大学信息技术系荣休教授、国际信息处理联合会 (IFIP) 副主席、英国计算机学会AI专家组主席。

提要文摘附注:

本书深入探讨重要的数据挖掘技术, 浓墨重彩地描述分类、关联规则挖掘和聚类。普通读者可通过本书自学数据挖掘“黑匣子”内部的基本原理, 并了解如何合理地选择商业数据挖掘包。学者和资深科研人员可通过本书了解最前沿技术并进一步推动该领域的发展。本书透彻讲解适用于平稳数据的H-Tree算法, 以及适用于时间相关数据 (概念漂移) 的CDH-Tree算法。本书在上一版的基础上进行扩展, 介绍了使用后向传播的前馈神经网络, 以及如何将其用于分类。

使用对象附注:

本书面向计算机科学、商业研究、市场营销、人工智能、生物信息学和法医学专业的学生

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