數據挖掘pdf

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《數據挖掘》（（美）Jiawei Han）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：數據挖掘

作者：（美）Jiawei Han

譯者：范明

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2012-8

頁數：468

內容簡介：

數據挖掘領域最具里程碑意義的經典著作

完整全面闡述該領域的重要知識和技術創新

引入了許多演算法和實現示例，全部以易於理解的偽代碼編寫，適用於實際的大規模數據挖掘項目。

討論了一些高級主題，例如挖掘面向對象的關系型資料庫、空間資料庫、多媒體資料庫、時間序列資料庫、文本資料庫、萬維網以及其他領域的應用等。

全面而實用地給出用於從海量數據中獲取盡可能多信息的概念和技術。

作者簡介：

Jiawei Han（韓家煒）伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學系Abel Bliss教授。由於在數據挖掘和資料庫系統領域卓有成效的研究工作，他曾多次獲得各種榮譽和獎勵，包括2004年ACM SIGKDD頒發的最佳創新獎，2005年IEEE Computer Society頒發的技術成就獎，2009年IEEE頒發的W. Wallace McDowell獎。他是ACM和IEEE Fellow。

Micheline Kamber 擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位，她是NSERC Scholar，先後在加拿大麥吉爾大學、西蒙-弗雷澤大學及瑞士從事研究工作。

Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷澤大學計算機科學學院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指導下獲得西蒙-弗雷澤大學博士學位。

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《數據挖掘》（（美）Jiawei Han）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：數據挖掘

作者：（美）Jiawei Han

譯者：范明

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2012-8

頁數：468

內容簡介：數據挖掘領域最具里程碑意義的經典著作

完整全面闡述該領域的重要知識和技術創新

這是一本數據挖掘和知識發現的優秀教材，結構合理、條理清晰。本書既保留了相當篇幅講述數據挖掘的基本概念和方法，又增加了若干章節介紹數據挖掘領域最新的技術和發展，因此既適合初學者學習又適合專業人員和實踐者參考。本書視角廣闊、資料翔實、內容全面，能夠為有意深入研究相關技術的讀者提供足夠的參考和支持。總之， 強烈推薦從高年級本科生到專業人員和實踐者都來閱讀這本書！

—— 美國CHOICE雜志

這是一本非常優秀的數據挖掘教材，最新的第3版反映了數據挖掘領域的最新發展和變化。書中增加了2006年第2版以來最新的引用資料，新增小節討論可視化、模式挖掘以及最新的聚類方法。本書配有豐富及完善的教輔支持，包括配套網站、大量的習題集以及習題答案等。盡管這是一本數據挖掘的教材，但對於讀者沒有太高的要求，只需要讀者具有少量編程經驗並了解基本的資料庫設計和統計分析知識。還有兩點值得注意：第一，本書的參考書目是關於了解數據挖掘研究的非常好的參考列表；第二，書中的索引非常全面和有效，能夠幫助讀者很容易地定位相關知識點。其他學科的研究人員和分析人員，例如，流行病學家、金融分析師、心理測量研究人員，也會發現本書非常有用。

—— Computing Reviews

當代商業和科學領域大量激增的數據量要求我們採用更加復雜和精細的工具來進行數據分析、處理和挖掘。盡管近年來數據挖掘技術取得的長足進展使得我們廣泛收集數據越來越容易，但技術的發展依然難以匹配爆炸性的數據增長以及隨之而來的大量數據處理需求，因此我們比以往更加迫切地需要新技術和自動化工具來幫助我們將這些數據轉換為有用的信息和知識。

本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數據挖掘專著，是一本可讀性極佳的教材。它從資料庫角度全面系統地介紹數據挖掘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——數據倉庫和數據立方體技術，流數據挖掘，社會網路挖掘，空間、多媒體和其他復雜數據挖掘。每章都針對關鍵專題有單獨的指導，提供最佳演算法，並對怎樣將技術運用到實際工作中給出了經過實踐檢驗的實用型規則。如果你希望自己能熟練掌握和運用當今最有力的數據挖掘技術，那本書正是你需要閱讀和學習的寶貴資源。本書是數據挖掘和知識發現領域內的所有教師、研究人員、開發人員和用戶都必讀的一本書。

【本書特色】

引入了許多演算法和實現示例，全部以易於理解的偽代碼編寫，適用於實際的大規模數據挖掘項目。

討論了一些高級主題，例如挖掘面向對象的關系型資料庫、空間資料庫、多媒體資料庫、時間序列資料庫、文本資料庫、萬維網以及其他領域的應用等。

全面而實用地給出用於從海量數據中獲取盡可能多信息的概念和技術。

作者簡介：Jiawei Han（韓家煒）伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學系Abel Bliss教授。由於在數據挖掘和資料庫系統領域卓有成效的研究工作，他曾多次獲得各種榮譽和獎勵，包括2004年ACM SIGKDD頒發的最佳創新獎，2005年IEEE Computer Society頒發的技術成就獎，2009年IEEE頒發的W. Wallace McDowell獎。他是ACM和IEEE Fellow。

Micheline Kamber 擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位，她是NSERC Scholar，先後在加拿大麥吉爾大學、西蒙-弗雷澤大學及瑞士從事研究工作。

Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷澤大學計算機科學學院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指導下獲得西蒙-弗雷澤大學博士學位。

㈢ 《錯覺AI如何通過數據挖掘誤導我們》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《錯覺》（[美]加里·史密斯）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：錯覺

作者：[美]加里·史密斯

譯者：鍾欣奕

豆瓣評分：7.1

出版社：中信出版社

出版年份：2019-11-1

頁數：352

內容簡介：

在人工智慧異常火熱的今天，很多人認為我們生活在一個不可思議的歷史時期，人工智慧和大數據可能比工業革命更能改變人的一生。然而這種說法未免言過其實，我們的生活確實可能有所改變，但並非一定是朝好的方面發展。我們過於武斷地認為計算機搜索和處理堆積如山的數據時不會出差錯，但計算機只是擅長收集、儲存和搜索數據，它們沒有常識或智慧，不知道數字和詞語的意思，無法評估資料庫中內容的相關性和有效性，它們沒有區分真數據、假數據和壞數據所需的人類判斷力，沒有分辨有理有據和虛假偽造的統計學模型所需的人類智能。

計算機挖掘大數據風行一時，但數據挖掘是人為而非智能，也是非常艱巨、危險的人工智慧形式。數據挖掘先是通過大量的數據走勢、相關關系來發現讓我們內心愉悅卻無實踐價值的模型，然後創造理論來解釋這些模型。作者通過「史密斯測試」和「得州神槍手謬誤」等實例說明，如果你挖掘和拷問數據的時間夠長、數量夠大，你總能得到自己想要的結果，然而這是相關關系卻並不是因果關系，只是自我選擇偏好，並沒有理論基礎也沒有實用價值。

在人工智慧時代，我們對計算機的熱愛不應該掩蓋我們對其局限性的思考，真正的危險不是計算機比我們更聰明，而是我們認為計算機具有人類的智慧和常識，數據挖掘就是「知識發現」，從而信任計算機為我們做出重要決定。更多的計算能力和更多的數據並不意味著更多的智能，我們需要對人類的智慧有更多的信心。

作者簡介：

加里·史密斯

波莫納學院經濟學教授，曾獲弗萊徹·瓊斯基金獎。他是耶魯大學經濟學博士，曾在耶魯大學擔任助理教授一職長達7年，兩度獲得教學獎，撰寫（或合著）過80多篇學術論文和12本書，包括《數據科學的9個陷阱》《基本統計、回歸和計量經濟學》《標准偏差：有缺陷的假設，扭曲的數據，以及其他欺騙統計數據的方法》《簡單統計學：如何輕松識破一本正經的胡說八道》《運氣爆棚？偶然性在我們日常生活中的驚人作用》《貨幣機器：價值投資出奇簡單的力量》。他的研究曾被彭博網、CNBC、《福布斯》、《紐約時報》、《華爾街日報》、《新聞周刊》和《商業周刊》競相報道。

㈣ 求量化投資數據挖掘與實踐pdf。

我這邊有兩本書，一本是量化投資基礎知識（涉及量化投資模型、期貨套利、期現套利、演算法交易等）另一本是數據挖掘：概念與技術與實戰（原書第3版）不知道是不是你想要的！你這個合並在一起的這本書沒有！！！

量化投資基礎知識（涉及量化投資模型、期貨套利、期現套利、演算法交易等）因為同時不能上傳2哥文件，你要的話我給你發郵箱！