資料探勘, 4/e (Han : Data Mining: Concepts and Techniques 4/e)(附光碟)
Jiawei Han , Jian Pei , Hanghang Tong 著 郝沛毅 編譯
- 出版商: 高立
- 出版日期: 2025-08-01
- 定價: $730
- 售價: 9.8 折 $715
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 536
- ISBN: 9863784478
- ISBN-13: 9789863784470
-
相關分類:
Data-mining
- 此書翻譯自: Data Mining: Concepts and Techniques, 4/e (Hardcover)
-
相關翻譯:
數據挖掘：概念與技術 (原書第4版) (簡中版)
立即出貨 (庫存 < 3)
買這商品的人也買了...
-
演算法圖鑑：26種演算法 + 7種資料結構，人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用 step by step 全圖解$450$356 -
特徵工程不再難：資料科學新手也能輕鬆搞定！ (Feature Engineering Made Easy: Identify unique features from your dataset in order to build powerful machine learning systems)$520$406 -
The Pragmatic Programmer 20週年紀念版 (The Pragmatic Programmer, 20th Anniversary Edition)$680$537 -
量子電腦與量子計算｜IBM Q Experience 實作$580$458 -
最親切的 Google Analytics 入門教室$580$458 -
大數據時代超吸睛視覺化工具與技術：Tableau 資料分析師進階高手養成實戰經典$600$468 -
工程數學, 2/e$600$540 -
圖解量子電腦入門：8堂基礎課程+必懂關鍵詞解說，從計算原理到實務應用、通訊到演算，破解讓人類大躍進的科技新浪潮$420$357 -
圖解量子力學$250$225 -
C++ 程式設計的樂趣｜範例實作與專題研究的程式設計課 (C++ Crash Course: A Fast-Paced Introduction)$880$695 -
輕鬆學量子程式設計｜從量子位元到量子演算法$520$411 -
量子科技入門$420$378 -
Staff 工程師之路｜獻給個人貢獻者成長與改變的導航指南 (The Staff Engineer's Path)$580$458 -
機器學習與人工智慧深度問答集：從基礎到專業，提升 AI 知識力的 30道深度思考題 (Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI)$650$325 -
專案管理基礎知識與應用實務, 8/e$500$450 -
$768深度學習推薦系統 2.0 -
Microsoft Azure AI Services 與 Azure OpenAI 從入門到人工智慧程式開發 -- 使用 Python (含MCF AI-900國際認證)$560$442 -
AI Vision × LLM 電腦視覺應用聖經：OpenCV × YOLO × Ollama 解鎖多模態全攻略$880$695 -
Linux 隨身指南：必備指令, 4/e (Linux Pocket Guide: Essential Commands, 4/e)$580$458 -
秒懂 AI 輔助行動網頁設計：Visual Studio Code + GitHub Copilot + Bootstrap 5 + CSS3 + HTML5 + Web 專案實作$560$442 -
AI 時代的網頁設計 HTML、CSS、JavaScript、RWD、Bootstrap、Vue.js、jQuery, 9/e$620$490 -
LLM × 網路爬蟲終極實戰：n8n 串接資料爬取 × Qdrant × RAG 打造本機 AI Agent$980$774 -
圖解 LINUX 指令操作與網路設定, 2/e$550$435 -
綠色軟體開發｜永續軟體開發與營運的方法 (Building Green Software: A Sustainable Approach to Software Development and Operations)$580$458 -
命運演算法：八字 × AI 的人生使用說明書$620$490
商品描述
《Data Mining, 4E》主要是針對前三版進行全面修訂，並藉此突顯及加強資料探勘核心內容的廣度及深度。在本書中，首先介紹資料、測量和資料預處理，以及資料倉儲和線上分析處理。接著，針對樣式探勘、分類、群集分析都拆分成兩章。其中，前一章介紹基本概念和方法，後一章討論進階方法。與前三版最大的不同是《Data Mining, 4E》新增加了關於深度學習的介紹，並以淺顯易懂的範例，深入淺出的向讀者介紹這波人工智慧浪潮中的關鍵核心技術。此外，離群值檢測則單獨成為一章，以進行更深入的探討。最後一章則是對資料探勘的研究與應用、發展趨勢等，進行了概述，試圖把讀者導引至更深入的主題。與前三版相比，第四版的架構更利於教學。總之，這是一本可以說是介於經典和現代資料探勘方法的優秀著作，它不僅僅是一本理想的教材，更是一本實用的參考書。
作者簡介
譯者簡介
郝沛毅
現職：國立高雄科技大學智慧商務系教授
學歷：國立成功大學資訊工程博士
目錄大綱
-
Chapter 1 簡 介
-
Chapter 2 資料、測量和資料預處理
-
Chapter 3 資料倉儲和線上分析處理 ( 內容收錄於隨書光碟中 )
-
Chapter 4 樣式探勘：基本概念和方法
-
Chapter 5 樣式探勘：進階方法 ( 內容收錄於隨書光碟中 )
-
Chapter 6 分類：基本概念和方法
-
Chapter 7 分類：進階方法 ( 內容收錄於隨書光碟中 )
-
Chapter 8 群集分析：基本概念和方法
-
Chapter 9 群集分析：進階方法 ( 內容收錄於隨書光碟中 )
-
Chapter 10 深度學習
-
Chapter 11 離群值檢測
-
Chapter 12 資料探勘的研究趨勢與最新進展
-
中英文索引
