《数据挖掘原理》作者：David Hand、Heikki Mannila、Padhraic Smyth (pdf格式)

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《数据挖掘原理》作者：David Hand、Heikki Mannila、Padhraic Smyth

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书籍介绍：

《数据挖掘原理》由David Hand、Heikki Mannila和Padhraic Smyth合著，这三位学者都是数据科学领域的权威专家。
主要内容包括：
1. 数据预处理：这部分介绍了如何清理和准备原始数据以进行有效的分析。
2. 关联规则学习：探讨了如何从大数据集中发现变量间的相互关系。
3. 聚类分析：研究了不同算法和技术，用于识别大规模数据集中的自然群组或类别。
4. 分类与回归：涵盖了机器学习方法中用于预测的分类和数值预测的基本概念及应用。
5. 外推法与降维技术：探索减少复杂性的同时保持信息完整性的策略。
阅读意义在于：
- 为读者提供了全面理解数据挖掘的技术框架，包括理论基础、算法以及实际应用案例；
- 帮助初学者建立起坚实的数学和统计学背景知识，这对于深入理解和运用现代数据分析方法至关重要；
- 对于从事计算机科学、商业智能、金融分析等领域工作的专业人士来说，《数据挖掘原理》是一本不可或缺的参考书，它能帮助他们掌握最新的技术趋势。
总结：
《数据挖掘原理》一书是学习数据挖掘领域必备的经典教材。书中不仅详细介绍了各种常见的数据分析方法和技术流程，还通过实例演示了如何将这些理论知识应用于解决实际问题中去。无论是对于学术研究者还是工业界的数据科学家而言，《数据挖掘原理》都具有极高的阅读价值和实践指导意义。