Adatbányászat: A tankönyv

Olvasói vélemények

A könyvet dicsérik a különböző adatbányászati és analitikai témák átfogó lefedettségéért és mélységéért. Értékes forrásnak tekintik mind az akadémiai, mind a gyakorlati szakemberek számára, akik alapos elméleti betekintést keresnek. Kezdőknek azonban nem ajánlott, és problémái vannak a fizikai és digitális formátumokkal.

⬤ A tárgyalt témák kiváló szélessége és mélysége.
⬤ Részletes algoritmusleírások, elemzések és pszeudokódok.
⬤ A különböző területek jól integrált lefedése.
⬤ Erős elméleti keret, amely alkalmas a tudományos tanulmányokhoz.
⬤ Világos magyarázatok és intuitív megbeszélések az összetett témákról.
⬤ Átfogó lefedettség, amely magában foglalja az adatbányászati és a gépi tanulási módszereket is.

⬤ Nem alkalmas első könyvnek az adatbányászatról; inkább a középhaladóknak való.
⬤ Egyes algoritmusleírások szűkszavúak, és előzetes ismeretek nélkül nem feltétlenül követhetőek.
⬤ Fizikai minőségi problémák, például az oldalak kihullása.
⬤ A Kindle kiadásban a képletek rosszul vannak ábrázolva, így olvashatatlanok.

(19 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Data Mining: The Textbook

Könyv tartalma:

Ez a tankönyv az adatbányászat különböző aspektusait vizsgálja az alapoktól az összetett adattípusokig és azok alkalmazásáig, megragadva az adatbányászati kérdések problémaköreinek széles skáláját. Túlmutat az adatbányászati problémákra való hagyományos összpontosításon, és olyan fejlett adattípusokat mutat be, mint a szöveg, az idősorok, a diszkrét sorozatok, a térbeli adatok, a gráfadatok és a társadalmi hálózatok. Eddig egyetlen könyv sem foglalkozott átfogó és integrált módon mindezekkel a témákkal. A könyv fejezetei három kategóriába sorolhatók:

⬤ Az alapvető fejezetek: Az adatbányászat négy fő problémája, amelyek megfelelnek a klaszterezésnek, az osztályozásnak, az asszociációs minták bányászatának és a kiugró értékek elemzésének. Ezek a fejezetek átfogóan tárgyalják az ezekre a problémákra vonatkozó módszerek széles skáláját.

⬤ Területi fejezetek: A bányászathoz kapcsolódó fejezetek: A bányászathoz kapcsolódó fejezetek: Ezek a fejezetek a különböző adattartományok, például szöveges adatok, idősoros adatok, szekvenciaadatok, gráfadatok és térbeli adatok esetében alkalmazott konkrét módszereket tárgyalják.

Alkalmazási fejezetek: Ezek a fejezetek olyan fontos alkalmazásokat tanulmányoznak, mint az adatfolyam-bányászat, a webbányászat, a rangsorolás, az ajánlások, a közösségi hálózatok és az adatvédelem. A tartományi fejezetek szintén alkalmazott jellegűek.

A bevezető és haladó adatbányászati kurzusok számára egyaránt alkalmas Data Mining: A tankönyv egyensúlyt teremt a matematikai részletek és az intuíció között. Tartalmazza a professzorok és kutatók számára szükséges matematikai részleteket, de egyszerű és intuitív stílusban mutatja be, hogy a hallgatók és az ipari szakemberek (beleértve a korlátozott matematikai háttérrel rendelkezőket is) számára könnyebben hozzáférhető legyen. Számos illusztrációt, példát és gyakorlatot tartalmaz, a hangsúlyt a szemantikailag értelmezhető példákra helyezve.

Dicséret az Adatbányászatért: A tankönyv -.

"Ahogy végigolvastam ezt a könyvet, máris eldöntöttem, hogy használni fogom az óráimon. Ezt a könyvet egy kiváló kutató írta, aki alapvető hozzájárulásokat tett az adatbányászathoz, méghozzá közérthetően és naprakészen. A könyv elméletet és gyakorlati felhasználási eseteket egyaránt tartalmaz. Diákoknak és oktatóknak egyaránt kötelező darab! " -- Qiang Yang, a Hongkongi Tudományos és Technológiai Egyetem Számítástudományi és Mérnöki Tanszékének tanára.

"Ez a legelképesztőbb és legátfogóbb tankönyv az adatbányászatról. Nemcsak az alapvető problémákat, mint például a klaszterezés, osztályozás, kiugró értékek és gyakori minták, valamint a különböző adattípusokat, köztük a szöveget, idősorokat, szekvenciákat, térbeli adatokat és gráfokat tárgyalja, hanem a különböző alkalmazásokat is, mint például az ajánlók, a web, a közösségi hálózatok és az adatvédelem. A könyv kiváló könyv a végzős hallgatók és kutatók, valamint a gyakorlati szakemberek számára." -- Philip S. Yu, az UIC Distinguished Professor és Wexler Chair in Information Technology at University of Illinois at Chicago.