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数据挖掘——概念、模型、方法和算法书籍目录

第1章，数据挖掘的概念，主要介绍了数据挖掘的概述（第1节），从其起源（2节）到整个挖掘过程，包括问题陈述与假设（1），数据收集（2），预处理（3），模型评估（4），以及解释模型和得出结论（5）。

《数据挖掘原理与应用：SQL Server 2008数据库图书目录》详细介绍了数据挖掘在SQL Server 2008环境下的应用。首先，第一章为读者概述了SQL Server 2008数据挖掘的基本概念，引导大家步入这个领域的探索。

推荐两本比较基础的书，数据挖掘导论和数据挖掘。经典教材，难度不深，内容全面且讲解细致，适合初学者使用。

第一部分，机器学习工具与技术，分为多个章节。第1章从数据挖掘和机器学习的概述开始，列举了天气问题等实例，展示了其在不同领域的应用。第2章介绍了输入数据的概念，如样本、属性和输入准备。

个人建议如下：第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。先对数据挖掘有一个概念的认识，并掌握基本的算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰 译著。第二阶段：掌握大数据时代下的数据挖掘和分布式处理算法。

这是一本深入浅出的数据挖掘教材，它全面涵盖了数据挖掘的核心内容。从第一章开始，作者系统地阐述了数据挖掘的基本概念，逐步引导读者理解这个领域的核心思想。接着，书中详细地探讨了数据挖掘的整个流程，包括数据预处理、特征选择、模型构建，直到最终的预测和决策支持，为读者揭示了数据挖掘的实践路径。

这种情况的数据挖掘算法应该怎么选择?

Adam优化器：一种常用的自适应学习率优化算法，可以更好地处理大规模数据和复杂模型，提高训练效率。 共轭 gradient 梯度方法：如 AdamX 算法，通过利用共轭梯度的方法，可以更快地找到最优解，提高训练速度。

数据预处理对原始数据进行清洗、集成、转换和归约等处理，以消除噪声、处理缺失值、统一数据格式等，为后续分析做准备。特征选择和提取确定对分析有意义的特征，并使用各种算法和技术从原始数据中提取出这些特征。

如果你真心在乎准确率，你一定得尝试多种多样的分类器，并且通过交叉验证选择最优。

在数据挖掘的世界里，各种聚类算法犹如璀璨繁星，各有其独特的魅力和优势。要深入了解这些算法，首先得明白它们是如何在数据的海洋中绘制出清晰的轮廓：相似性衡量的智慧/聚类算法的第一步是确定数据间的相似度。

粗糙集理论能够在缺少先验知识的情况下，对数据进行分类处理。在该方法中知识是以信息系统的形式表示的，先对信息系统进行归约，再从经过归约后的知识库抽取得到更有价值、更准确的一系列规则。

数据挖掘原理与算法(第二版)图书目录

1、第1章，数据挖掘的概念，主要介绍了数据挖掘的概述（第1节），从其起源（2节）到整个挖掘过程，包括问题陈述与假设（1），数据收集（2），预处理（3），模型评估（4），以及解释模型和得出结论（5）。

2、第1章从数据挖掘和机器学习的概述开始，列举了天气问题等实例，展示了其在不同领域的应用。第2章介绍了输入数据的概念，如样本、属性和输入准备。第3章到第15章分别详细讲解了决策表、决策树、关联规则等各种知识表达方式，以及统计建模、覆盖算法等基本算法方法，以及评估机器学习结果的重要性和方法。

3、《数据挖掘原理与应用：SQL Server 2008数据库图书目录》详细介绍了数据挖掘在SQL Server 2008环境下的应用。首先，第一章为读者概述了SQL Server 2008数据挖掘的基本概念，引导大家步入这个领域的探索。

4、第三章深入剖析了数据仓库开发应用的过程，让读者了解从数据采集到存储的全过程。第四章则聚焦于联机分析，探讨如何实时分析大量数据，提取有价值的信息。第五章至第七章，作者详细讲解了数据挖掘的基本原理和技术，涵盖了数据预处理、算法选择到模型构建的各个环节，并推荐了实用的数据挖掘工具供读者参考。

求高手推荐学习数据挖掘的方法以及详细的学习过程。

经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。

学习大规模并行计算的技术，例如MapReduce、MPI，GPU Computing。基本每个大公司都会用到这些技术，因为现实的数据量非常大，基本都是在计算集群上实现的。 参加实际的数据挖掘的竞赛，例如KDDCUP，或 https：// 上面的竞赛。

直接数据挖掘目标是预言，估值，分类，预定义目标变量的特征行为 神经元网络；决策树 间接数据挖掘：没有目标变量被预言，目的是发现整个数据集的结构 聚集检测 自动聚集检测 方法 K-均值是讲整个数据集分为K个聚集的算法。

首先是要看数据挖掘的教材 然后 选择一个你想学习的软件 和软件教程，对着教程不断的联系，再就是坚持了，不要求个把月掌握，而是要坚持每天都要学习 最后就是 一定要抵制住诱惑，因为你可能会听到这个软件有用，那个软件更有价值，会导致半途又去学其他的软件。

学习基础知识没有一蹴即就的方法，因为基础，所以学起来会比较枯燥、比较漫长。如何你想在数据分析方面有长远的发展，希望你能在基础知识上长期坚持的学习下去。

数据挖掘算法

遗传算法 遗传算法是一种依据微生物自然选择学说与基因遗传原理的恣意优化算法，是一种仿生技能全局性提升办法。遗传算法具有的暗含并行性、便于和其他实体模型交融等特性促使它在数据发掘中被多方面运用。

最近邻算法KNN KNN即最近邻算法，其主要过程为：计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；对上面所有的距离值进行排序；选前k个最小距离的样本；根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别；如何选择一个最佳的K值，这取决于数据。

数据挖掘算法主要包括以下几种： 分类算法：如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等。这些算法可以用于预测类别型数据。 聚类算法：如K-means、层次聚类、DBSCAN等。这些算法用于将数据分组，使得相似的数据点聚集在一起。

大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。 Logistic回归，LR有很多方法来对模型正则化。

用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2） 在树构造过程中进行剪枝；3） 能够完成对连续属性的离散化处理；4） 能够对不完整数据进行处理。

决策树方法。其核心思想是选取具有最高信息增益的属性，即相对于信息熵最高的属性，可参考维基百科中二者的计算公式作为当前节点的分裂属性。人工神经网络。人工神经网络，是对人脑若干基本特性的抽象。它由大量神经元通过丰富的连接构成多层网络，用以模拟人脑功能。支持向量机。