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• 作者： 顾中一 发布时间：2016-12-15 09:31:34

  范例大多很垃圾，有凑字数嫌疑

• 作者： 刘冰格 发布时间：2022-02-13 13:09:26

  画得很好，但是看不太明白，没有故事性

• 作者： 雙 发布时间：2017-08-27 08:27:28

  学习，推荐给麻麻

• 作者： 愚日暮歌 发布时间：2021-10-10 14:22:20

  一年级

• 作者： Christ 春暉 发布时间：2012-06-07 14:14:59

  百科全书式的作品....什麼都談到......什麼都談不清....論據跟著思路走

• 作者： 不定 发布时间：2020-08-15 22:31:19

  有些讲得不太清楚，还得我再百度一下呢~~~much, a lot of, many的肯否句用法到底是？

• 中英对比阅读你会有不一样的收获

  作者：书虫 发布时间：2023-04-04 11:17:55

  最近ChatGPT等大模型的人工智能快速发展，表现的越来越亮眼，使人们越来有关注人工智能相关的技术动态。但其实对人工智能了解一些的人就知道目前人工智能的发展还是依托海量的数据。就像ChatGPT就是大量语料训练的结果。所以对于一些基础的机器学习和深度学习算法有一些了解后，我更加关注数据相关知识的学习。说起数据可能更多人推荐李航老师的《统计学习方法》，但我觉得统计学习方法更倾向于机器学习方法，而本书《introduction to data mining》数据挖掘导论更倾向于数据实战。

  本书的第一作者密歇根州立大学计算机与工程系教授陈封能，是英文版第二版，也是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材，是公认的数据挖掘领域经典的入门教程。我自己先前读过一本中文译本的（图灵和机工出版社都有中文译本），这次重温数据挖掘相关内容对于这本经典教材英文版拿来对比阅读。对比之下又对数据挖掘有了更深入的认知。

  本书从基础算法的角度描述讲解数据挖掘所使用的主要原理与技术，从什么是数据挖掘、什么是数据以及数据预处理的方法，到具体的数据挖掘算法。书中使用大量的图表、综合实例、数据挖掘算法讲解等，尽可能地直接聚焦于数据挖掘的主要概念并且关注数据挖掘实战。从章节排布看，本书10各章节涵盖数据预处理、预测建模、分类、关联分析、聚类分析、异常检测和避免错误发现等主要章节，而对于主要算法章节可以看到一个主题分为两个章节进行讲解。前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，而后面一章较深入地讨论概念和算法。由浅至深地帮助读者透彻地理解数据挖掘的基础。

  对于经典数据肯定是推荐的，中英对照阅读会有不一样的收获。本书虽然很基础，但更合适想要从事数据相关的工作和高年级大学生阅读。

• 通缉中信出版社

  作者：echo 发布时间：2006-04-22 11:51:41

  书的内容暂时不表！在这里通缉一下中信出版社！

  原著写于2000年出头。中信出版社在2002年就已翻译出版过此书！原名《引爆流行》。本是旧书出新颜，无可厚非！但换包装，换书名，不惜浪费国内出版行业最稀缺的ISBN资源换刊号，隐性的提高售价（原书18，现书30元），以上种种来博得发行量，增加收入。这种伎俩让我为他们很感到可耻。国内出版行业种种黑幕，听其多，见其少。本书无疑是这方面有利的诠释。