📖 关于《清华大学计算机系列教材·数据挖掘：方法与应用》
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⬇️ 下载信息
书籍名称: 《清华大学计算机系列教材·数据挖掘：方法与应用》
作者: 格式：PDF
可用格式: PDF
出版时间: 2024-08-02
读者评分: ISBN：9787302369011分
📱 格式说明
- 清华大学计算机系列教材·数据挖掘：方法与应用 PDF格式电子书下载
📝 书籍评价
《数据挖掘：方法与应用》以清华计算机系的教学体系为骨架，将经典算法与产业案例编织成一张系统而可落地的知识网。全书先以统计学习视角重构关联规则、聚类与分类模型，再切入社交网络、推荐系统等场景，配合 Python/Spark 代码片段与真实数据集，帮助读者完成“原理—实现—调优”的闭环。亮点在于：每章末的“工程陷阱”专栏直指数据泄露、特征穿越等一线痛点；附录的“算法复杂度速查表”尤便快速检索。不足亦明显：对深度学习、AutoML 仅作概念式点缀，前沿图神经网络、联邦学习缺位；案例虽多，但部分数据集已难在线获取，影响复现。适合具备概率统计与编程基础的高年级本科生、研究生，以及需要把传统数据挖掘方法迁移到业务场景的算法工程师。
📚 阅读指南
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❓ 常见问题
Q1: 这本教材适合零基础的读者入门数据挖掘吗？
不完全适合。本书以“方法+应用”双线展开，先讲统计学与机器学习基础，再进入关联规则、聚类、分类等核心算法，数学推导较细，默认读者已具备概率论、线性代数和编程基础；零基础读者需先补《统计学习方法》或《Python数据分析》等前置读物，再读此书会更顺畅。
Q2: 书中代码示例是用哪种语言实现的？能否直接运行？
以Python为主，辅以少量R与SQL片段。每章末尾配有Jupyter Notebook下载链接（扫描书中二维码），环境依赖在requirements.txt中列出，Anaconda一键安装即可复现；但部分大数据实验需Hadoop/Spark集群，作者提供了Docker镜像简化部署。
Q3: 与市面其他数据挖掘教材相比，这本书最大的特色是什么？
它将“清华特色数据集”贯穿始终：校园一卡通消费记录、图书馆借阅日志、MOOC学习行为等真实数据被整理成标准化案例，读者可直接在配套平台下载并参与Kaggle式排行榜；这种“本校场景+工业级规模”的闭环实践，在同类教材中独树一帜。
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