數據挖掘實用機器學習工具與技術pdf

❶ 數據挖掘從入門到進階，要看什麼書

數據挖掘入門的書籍，中文的大體有這些：
Jiawei Han的《數據挖掘概念與技術》
Ian H. Witten / Eibe Frank的《數據挖掘 實用機器學習技術》
Tom Mitchell的《機器學習》
TOBY SEGARAN的《集體智慧編程》
Anand Rajaraman的《大數據》
Pang-Ning Tan的《數據挖掘導論》
Matthew A. Russell的《社交網站的數據挖掘與分析》
很多人的第一本數據挖掘書都是Jiawei Han的《數據挖掘概念與技術》，這本書也是我們組老闆推薦的入門書（我個人覺得他之所以推薦是因為Han是他的老師）。
其實我個人來說並不是很推薦把這本書。這本書什麼都講了，甚至很多書少有涉及的一些點比如OLAP的方面都有涉獵。
但是其實這本書對於初學者不是那麼友好的，給人一種教科書的感覺，如果你有大毅力讀完這本書，也只能獲得一些零碎的概念的認識，很難上手實際的項目。

❷ 機器學習，數據挖掘的書有哪些

說到數據分析，人們往往會下意識地聯想到另一個耳熟能詳的名詞：數據挖掘。那麼，到底什麼是數據挖掘呢？顧名思義，數據挖掘就是對數據進行處理，並從中提取可用信息的過程。如果你剛好正在尋找這方面的入門書籍，那麼韓家煒老師寫的《數據挖掘：概念與技術》絕對是一個不錯的選擇。

· 更難能可貴的是，隨書還附帶了一批可運行的神經網路實例。試試親自上手改改代碼吧，相信你會有意外的收獲。

❸ 數據挖掘從入門到進階 要看什麼書

推薦：Jiawei Han的《數據挖掘概念與技術》、Ian H. Witten 的《數據挖掘實用機器學習技術》、Pang-Ning Tan的《數據挖掘導論》、Matthew A. Russell的《社交網站的數據挖掘與分析》、Anand Rajaraman的《大數據》。

數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等。

高度自動化地分析企業的數據，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，作出正確的決策。知識發現過程由以下三個階段組成數據准備、數據挖掘、結果表達和解釋。數據挖掘可以與用戶或知識庫交互。

數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術，主要有數據准備、規律尋找和規律表示三個步驟。數據准備是從相關的數據源中選取所需的數據並整合成用於數據挖掘的數據集。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。