Introduction to Data Mining (GE) (2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Introduction to Data Mining presents fundamental concepts and algorithms for those learning data mining for the first time. Each concept is explored thoroughly and supported with numerous examples. The text requires only a modest background in mathematics. Each major topic is organized into two chapters, beginning with basic concepts that provide necessary background for understanding each data mining technique, followed by more advanced concepts and algorithms.

探索信息時代的智慧之源：深度解析數據挖掘前沿理論與實踐 圖書名稱： 《數據科學前沿：從理論基礎到行業應用》 作者： [此處可想象一位資深數據科學傢或學者的名字，例如：李明哲、張慧敏] 齣版社： [此處可想象一傢專業的科技或學術齣版社名稱，例如：藍鯨科技齣版社、高等教育齣版社] --- 本書簡介 在這個信息爆炸的時代，數據已不再是單純的記錄載體，而是驅動商業決策、科學發現乃至社會進步的核心資産。然而，海量數據的洪流中隱藏的洞察力需要專業的工具和深刻的理論指導纔能被有效提取。《數據科學前沿：從理論基礎到行業應用》正是為渴望掌握現代數據挖掘核心技術，並將其應用於復雜現實問題的專業人士、高級學生和研究人員量身打造的一部深度指南。 本書的定位是超越基礎概念的介紹，深入探討支撐當代數據科學和機器學習領域的最先進算法、模型構建哲學以及工程實踐的最佳路徑。我們緻力於提供一個全麵、嚴謹且具備高度實操性的知識體係，確保讀者不僅理解“如何做”，更能洞悉“為什麼這樣做”以及“在何種情境下效果最佳”。 第一部分：數據科學的基石與現代視角（Foundations and Modern Paradigms） 本部分著重於構建堅實的理論基礎，為讀者理解更復雜的模型做好準備。我們摒棄瞭傳統教科書中對基礎統計概念的冗長迴顧，轉而聚焦於現代數據科學範式下的關鍵概念重塑。 第一章：數據的本質、倫理與治理：超越單純的特徵工程 本章探討瞭數據在生命周期中的角色，特彆是數據倫理（Data Ethics）和隱私保護（Privacy Preservation）在算法設計中的核心地位。我們將深入剖析聯邦學習（Federated Learning）的基礎架構，以及如何利用差分隱私（Differential Privacy）技術在保證個體數據不暴露的前提下提取群體模式。討論將延伸至數據質量的量化評估，包括信息熵、不確定性度量在數據預處理階段的應用。 第二章：概率圖模型與因果推斷的復興 本章重點革新讀者對模型間關係的理解。不再局限於簡單的相關性分析，我們詳細闡述瞭貝葉斯網絡（Bayesian Networks）和馬爾可夫隨機場（Markov Random Fields）在建模復雜依賴關係中的應用。隨後，本書將投入大量篇幅講解因果推斷（Causal Inference），介紹諸如Do-Calculus、傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching）以及工具變量法（Instrumental Variables）等前沿方法，指導讀者如何設計實驗或利用觀察數據迴答“如果……將會怎樣”的關鍵業務問題。 第三章：高維空間幾何與度量學習 隨著特徵維度的爆炸式增長，傳統歐氏距離的局限性日益凸顯。本章深入探討瞭高維空間中的幾何現象，如“維度災難”。核心內容包括流形學習（Manifold Learning）的最新進展，如t-SNE和UMAP在非綫性降維中的優化策略。此外，我們詳細介紹瞭度量學習（Metric Learning），包括三元組損失（Triplet Loss）和對比損失（Contrastive Loss）的設計哲學，這些是現代圖像和自然語言處理模型中 Siamese Networks 的核心驅動力。 第二部分：先進模型結構與深度學習的精微（Advanced Architectures and Deep Learning Nuances） 本部分聚焦於當前驅動人工智能領域突破的深度學習架構，強調其背後的數學原理和工程優化。 第四章：注意力機製的演進與 Transformer 架構的深層剖析 Transformer 架構已成為許多領域的通用骨乾。本章將透徹解析自注意力（Self-Attention）機製的數學推導，並比較 Multi-Head Attention 在捕捉不同關係層次上的優勢。我們不滿足於標準 Transformer，還將詳細分析稀疏注意力機製（Sparse Attention）、長序列建模（Long-Sequence Modeling）的挑戰，以及在計算資源受限場景下的模型量化與剪枝技術。 第五章：圖神經網絡（GNNs）：連接世界的模型 數據間的復雜關係，如社交網絡、分子結構或知識圖譜，天然適閤用圖結構錶示。本章全麵覆蓋瞭 GNN 的主要流派：從基於譜理論的 GCN（Graph Convolutional Networks） 到基於空間域的 GraphSAGE 和 GAT（Graph Attention Networks）。重點討論瞭如何設計有效的異構圖（Heterogeneous Graphs）處理策略，以及在動態圖（Dynamic Graphs）中進行實時消息傳遞的工程挑戰。 第六章：生成模型的邊界擴展：從 GANs 到 Diffusion Models 生成模型是衡量AI能力的關鍵指標。本章深入對比瞭生成對抗網絡（GANs）的訓練穩定性問題，並引入瞭 Wasserstein GAN (WGAN) 及其改進。隨後，本書將重點介紹當前的主流：擴散模型（Diffusion Models）。我們將詳述其前嚮與逆嚮過程的隨機微分方程基礎，探討其在圖像、音頻閤成乃至數據增強中的巨大潛力與計算成本優化方法。 第三部分：麵嚮生産環境的工程化挑戰（Production Readiness and Deployment） 模型在實驗室的成功並不等同於商業價值的實現。本部分關注如何將復雜的模型轉化為可靠、高效的生産係統。 第七章：模型可解釋性、公平性與魯棒性（XAI, Fairness, and Robustness） 在關鍵決策場景中，模型的透明度至關重要。本章詳細介紹瞭可解釋性AI (XAI) 的兩大陣營：全局解釋（如特徵重要性、PDPs）和局部解釋（如 LIME 和 SHAP 值）。同時，我們對模型公平性進行深入探討，涉及對偏見源的識彆、使用對抗性去偏方法（Adversarial De-biasing）以及量化模型在麵對分布偏移（Distribution Shift）時的魯棒性。 第八章：大規模模型部署與 MLOps 最佳實踐 本書的實踐落腳點之一是 MLOps。我們將討論模型版本控製、特徵存儲（Feature Stores）的架構設計。重點分析瞭 模型服務（Model Serving） 的優化，包括使用 Triton Inference Server 或 TorchServe 實現高吞吐量和低延遲。此外，本章還將介紹模型漂移（Model Drift）的在綫監控策略以及自動化再訓練管道的構建流程。 第九章：高效計算與硬件加速策略 在處理 PB 級數據和超大型模型時，計算效率是瓶頸。本章探討瞭模型並行化（如張量並行和流水綫並行）在分布式訓練中的應用。針對推理階段，本書詳細講解瞭 ONNX 格式的優化、模型量化（INT8/FP16）的精度損失分析，以及利用特定硬件加速器（如 GPU/TPU）進行高效計算的底層框架調用技巧。 --- 本書特色： 理論深度與工程廣度並重： 兼顧瞭算法背後的數學推導與實際工業部署的工程細節。 聚焦前沿： 涵蓋瞭近三年數據科學領域最具影響力的進展，如擴散模型、因果推斷的迴歸以及先進的 GNN 應用。 案例驅動： 每個核心章節後附有基於真實復雜數據集的案例研究，指導讀者完成從數據清洗到最終部署的全流程。 《數據科學前沿》不僅是一本參考書，更是一張通往下一代數據智能構建之路的路綫圖。它將裝備讀者應對未來十年數據世界中最具挑戰性的技術難題。

作者簡介

Pang-Ning Tan

　　現職：Michigan State University

Michael Steinbach

　　現職：University of Minnesota

Anuj Karpatne

　　現職：University of Minnesota

Vipin Kumar

　　現職：University of Minnesota

Ch 1 Introduction
Ch 2 Data
Ch 3 Classification: Basic Concepts and Techniques
Ch 4 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms
Ch 5 Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms
Ch 6 Classification: Alternative Techniques
Ch 7 Association Analysis: Advanced Concepts
Ch 8 Cluster Analysis: Additional Issues and Algorithms
Ch 9 Anomaly Detection
Ch10 Avoiding False Discoveries

评分☆☆☆☆☆

坦白講，我對《Introduction to Data Mining (GE) (2版)》這本書的整體結構和呈現方式感到非常滿意。作為一個對商業分析有濃厚興趣的學生，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹數據探勘核心概念的教材。這本書恰好填補瞭我的需求。它在講解每一個數據探勘技術時，都先從基本的概念入手，然後逐步深入到演算法的細節，最後再討論其應用和限製。我特別欣賞的是，書中對於「模型評估」的部分有非常詳細的闡述。像是準確率、精確率、召迴率、F1分數等等，這些指標在實際的商業決策中扮演著至關重要的角色。作者不僅解釋瞭這些指標的計算方式，更重要的是，它還探討瞭在不同業務場景下，應該如何選擇最閤適的評估指標，以及如何解讀這些指標所傳達的訊息。這讓我在理解技術的同時，也能夠將其與商業目標連結起來。此外，書中還提到瞭數據探勘在市場細分、客戶流失預測、詐欺偵測等方麵的應用案例，這些都讓我對未來在職場上的應用有瞭更清晰的藍圖。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《Introduction to Data Mining (GE) (2版)》這本書，對我這個長期在資訊領域打滾的工程師來說，簡直是福音。我們公司雖然也有數據分析部門，但很多時候，我都需要和他們溝通，瞭解他們在做什麼。過去，我總是覺得數據探勘是一門神秘的學問，一堆數學公式和演算法，聽起來就讓人頭痛。但這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它的開頭部分，對於「什麼是數據探勘」的定義和目標，就講得非常清楚，而且我發現它不僅僅是理論，更多的是強調「如何應用」和「為什麼要應用」。我尤其喜歡書中探討的「資料前處理」這個部分，因為這往往是實際應用中最耗時且關鍵的一步。它詳細介紹瞭缺失值處理、離群值檢測、特徵轉換等常見問題，並且提供瞭多種解決方案的優劣分析，這對我日後在接觸實際數據時，會有很大的啟發。書中的範例也很多元，涵蓋瞭商業、科學、甚至社群媒體等不同領域，讓我看到數據探勘的廣泛應用前景。閱讀這本書的過程，就像在為我打開一扇新世界的大門，讓我對數據的力量有瞭更深刻的認識。

评分☆☆☆☆☆

我個人對這本《Introduction to Data Mining (GE) (2版)》的編排方式感到非常驚喜，它打破瞭我對教科書刻闆的印象。身為一個有點年紀、但對新知還是抱有熱情的職場人士，我發現這本書在內容的深度和廣度上都拿捏得恰到好處。它不會過度深究那些隻有學術研究者纔需要的細節，但又提供瞭足夠的理論基礎，讓我能夠理解背後的邏輯。其中，關於決策樹和SVM（支持嚮量機）的章節，讓我印象特別深刻。作者用瞭相當大的篇幅來解析這些演算法的原理，並且巧妙地融入瞭不同情境下的應用。我還記得讀到SVM時，書中提到瞭一個關於圖像辨識的例子，雖然沒有深入到程式碼層麵，但透過文字和圖示的輔助，我竟然能想像齣機器是如何「學習」辨識貓和狗的。這種「化繁為簡」的功力，真的不是蓋的。而且，書末還提供瞭一些進階閱讀的方嚮和相關工具的介紹，這對我來說非常有幫助，我可以用這些資訊去探索更多感興趣的領域。總之，這本書給我一種「專業又不失親和力」的感覺，讓我在學習的過程中充滿瞭樂趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《Introduction to Data Mining (GE) (2版)》這本書，真的讓我在學習數據探勘的過程中，少走瞭不少冤枉路。我是一個對軟體開發非常有熱情的技術愛好者，雖然平時主要在寫程式，但我一直對如何從海量的數據中挖掘齣有價值的資訊充滿好奇。這本書的優點在於它能夠用一種非常「工程師」的思維來解釋複雜的數據探勘概念。它不會過分強調數學理論的推導，而是更側重於理解演算法的邏輯、優缺點以及在實際應用中的考量。我對書中關於「聚類分析」的講解尤其印象深刻，它不僅介紹瞭K-means等經典演算法，還討論瞭層次聚類、 DBSCAN 等不同類型的聚類方法，並且比較瞭它們在處理不同數據結構時的適用性。此外，書中還提供瞭一些關於如何選擇閤適的聚類數量的建議，這在實際操作中是非常實用的。雖然我目前還沒有機會將書中的知識應用到實際項目中，但我相信，這本書為我打下瞭非常堅實的基礎，讓我未來在接觸到相關的數據任務時，能夠更有信心和方嚮。

评分☆☆☆☆☆

這本《Introduction to Data Mining (GE) (2版)》真的是讓我眼睛為之一亮！我平常工作上雖然不是直接處理數據科學，但常常需要和數據團隊溝通，所以一直很想深入瞭解數據探勘的基礎。剛好這本書在業界評價一直很高，朋友也推薦我，就毫不猶豫入手瞭。拿到書的當下，它的裝幀和紙質都讓我覺得很紮實，很有份量，這讓我對內容更加期待。翻開目錄，雖然一開始看到一些專業術語有點小壓力，但作者的寫法真的很有條理，從最基礎的概念開始，循序漸進地引導讀者進入數據世界的奧秘。我特別喜歡它在解釋每個演算法時，不隻是給齣公式，還會搭配一些實際生活的例子，讓原本抽象的概念變得生動易懂。像是講到關聯規則時，它竟然用超市購物籃的例子來比喻，瞬間就讓我想起自己買東西的習慣，原來這背後都有一套學問在！而且，書中的圖錶也非常豐富，各種流程圖、示意圖都畫得很清楚，能夠幫助我快速抓住重點。我認為這本書的優點在於它能夠有效地 bridge 那些對數據探勘有興趣，但又不是專業背景的讀者，讓我有種「原來數據探勘沒那麼難」的感覺。