内容简介
本书是一本系统介绍数据挖掘概念、方法和应用的权威教材，由数据挖掘领域的著名专家Mehmed Kantardzic撰写，由Wiley-IEEE Press出版。全书涵盖了数据挖掘的核心理论和技术，包括数据预处理、数据仓库、关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等经典主题。
书中不仅详细阐述了算法原理和数学模型，还提供了大量实际案例和习题，帮助读者深入理解数据挖掘在商业、科学和工程领域的应用。内容从数据理解与准备开始，逐步深入到复杂的数据分析技术，如决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类、回归分析等。
此外，本书还介绍了数据挖掘中的高级话题，如文本挖掘、Web挖掘、时序数据挖掘以及数据挖掘的可视化。作者强调理论与实践的结合，使得本书既适合作为计算机科学、信息管理、数据分析等相关专业的研究生和本科生教材，也适合作为从业人员的参考书籍。
通过本书的学习，读者将掌握数据挖掘的基本流程、主流算法以及如何在实际项目中应用这些技术解决复杂问题。书中还讨论了数据挖掘中的伦理和隐私问题，体现了对数据科学社会责任的关注。
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