迈克尔·斯坦巴赫（Michael Steinbach）
人物简介：
[美]陈封能（Pang-Ning Tan）迈克尔·斯坦巴赫（Michael Steinbach）阿努吉·卡帕坦（Anuj Karpatne）维平·库玛尔（Vipin Kumar）著：陈封能（Pang-Ning Tan） 密歇根州立大学计算机科学与工程系教授，主要研究方向是数据挖掘、数据库系统、网络空间安全、网络分析等。
数据挖掘导论（英文版·原书第2版）书籍相关信息
- ISBN：9787111637882
- 作者：陈封能（Pang-Ning Tan） / 迈克尔·斯坦巴赫（Michael Steinbach） / 阿努吉·卡帕坦（Anuj Karpatne） / 维平·库玛尔（Vipin Kumar）
- 出版社：冶金工业出版社/机械工业出版社
- 出版时间：2019-10-30
- 页数：835
- 价格：199.00元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：平装
- 开本：暂无开本
- 语言：暂无语言
- 丛书：经典原版书库
- 原作名：Introduction to Data Mining，2nd Edition
- 适合人群：数据分析师，数据科学家，机器学习工程师，统计学研究者，计算机科学专业学生，以及对数据挖掘和数据分析有兴趣的专业人士
- TAG：算法设计 / 数据科学 / 统计分析 / 机器学习 / 数据挖掘
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
- 更新时间：2025-05-17 04:29:01
内容简介：
本书从算法的角度介绍数据挖掘所使用的主要原理与技术。为了更好地理解数据挖掘技术如何用于各种类型的数据，研究这些原理与技术是至关重要的。
本书所涵盖的主题包括：数据预处理、预测建模、关联分析、聚类分析、异常检测和避免错误发现。通过介绍每个主题的基本概念和算法，为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所需的必要背景以及使用方法。
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