Introduction to Data Mining, 2/e (GE-Paperback)
Pang-Ning Tan , Michael Steinbach , Anuj Karpatne , Vipin Kumar
- 出版商: Pearson FT Press
- 出版日期: 2019-07-15
- 售價: $1,420
- 貴賓價: 9.8 折 $1,392
- 語言: 英文
- 頁數: 860
- ISBN: 0273769227
- ISBN-13: 9780273769224
-
相關分類:
Data-mining
-
相關翻譯:
數據挖掘導論, 2/e (Introduction to Data Mining, 2/e) (簡中版)
-
其他版本:
Introduction to Data Mining, 2/e (美國原版)
立即出貨 (庫存 < 4)
買這商品的人也買了...
-
$1,176Database Management Systems, 3/e (IE-Paperback)
-
$1,323Data Mining : Concepts and Techniques, 3/e (Hardcover)
-
$1,715Introduction to Algorithms, 3/e (Hardcover)
-
$1,860$1,823 -
$403數據挖掘:概念與技術, 3/e ( Data Mining : Concepts and Techniques 3/e)
-
$1,615Cracking the Coding Interview : 189 Programming Questions and Solutions, 6/e (Paperback)
-
$620$484 -
$1,800$1,710 -
$1,750$1,715 -
$680$612 -
$650$553 -
$700$665 -
$407數據挖掘導論 (完整版) (Introduction to Data Mining)
-
$4,570$4,342 -
$834$792 -
$580$452 -
$2,100$1,995 -
$1,235Introduction to Natural Language Processing (Hardcover)
-
$1,650$1,568 -
$1,860$1,823 -
$680$578 -
$780$616 -
$780$663 -
$780$616 -
$2,146Introduction to Algorithms, 4/e (Hardcover)
相關主題
商品描述
Introduction to Data Mining presents fundamental concepts and algorithms for those learning data mining for the first time. Each concept is explored thoroughly and supported with numerous examples. The text requires only a modest background in mathematics. Each major topic is organized into two chapters, beginning with basic concepts that provide necessary background for understanding each data mining technique, followed by more advanced concepts and algorithms.
商品描述(中文翻譯)
《資料探勘入門》為初學者介紹了資料探勘的基本概念和演算法。每個概念都有詳細的探討並配有大量的例子。本書只需要一些基本的數學背景。每個主要主題都分為兩章,首先介紹提供理解每個資料探勘技術所需的基本概念,然後介紹更高級的概念和演算法。
作者簡介
作者:Pang-Ning Tan
現職:Michigan State University
作者:Michael Steinbach
現職:University of Minnesota
作者:Anuj Karpatne
現職:University of Minnesota
作者:Vipin Kumar
現職:University of Minnesota
作者簡介(中文翻譯)
作者:Pang-Ning Tan
現職:密西根州立大學
作者:Michael Steinbach
現職:明尼蘇達大學
作者:Anuj Karpatne
現職:明尼蘇達大學
作者:Vipin Kumar
現職:明尼蘇達大學
目錄大綱
Ch 1 Introduction
Ch 2 Data
Ch 3 Classification: Basic Concepts and Techniques
Ch 4 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms
Ch 5 Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms
Ch 6 Classification: Alternative Techniques
Ch 7 Association Analysis: Advanced Concepts
Ch 8 Cluster Analysis: Additional Issues and Algorithms
Ch 9 Anomaly Detection
Ch10 Avoiding False Discoveries
目錄大綱(中文翻譯)
第一章 簡介
第二章 資料
第三章 分類:基本概念和技術
第四章 關聯分析:基本概念和演算法
第五章 聚類分析:基本概念和演算法
第六章 分類:其他技術
第七章 關聯分析:進階概念
第八章 聚類分析:其他問題和演算法
第九章 異常檢測
第十章 避免虛假發現