Hodnocení:
Kniha je vysoce ceněna pro své komplexní a podrobné pokrytí témat dolování dat a analytiky, které je vhodné i pro pokročilé čtenáře. Přestože je chválena pro svou hloubku, organizaci a přehlednost, je kritizována za to, že není vhodná pro začátečníky a v některých vydáních má problémy s kvalitou.
Klady:Vynikající šíře a hloubka témat, dobře integrované diskuse, důkladné vysvětlení s pseudokódem a příklady, jasný a zasvěcený text, komplexní pokrytí včetně pokročilých témat, vhodné pro učebnice i reference.
Zápory:Není ideální pro začátečníky, některé části mohou být příliš stručné pro ty, kdo se s algoritmy neseznámí, problémy s fyzickou kvalitou v některých vydáních a špatný formát verze pro Kindle, kvůli kterému jsou vzorce nečitelné.
(na základě 19 hodnocení čtenářů)
Data Mining: The Textbook
Tato učebnice se zabývá různými aspekty dolování dat od základů až po složité typy dat a jejich aplikace, přičemž zachycuje širokou rozmanitost problémových oblastí pro problematiku dolování dat. Přesahuje tradiční zaměření na problémy dolování dat a představuje pokročilé datové typy, jako jsou text, časové řady, diskrétní posloupnosti, prostorová data, grafová data a sociální sítě. Dosud žádná kniha se nezabývala všemi těmito tématy komplexně a uceleně. Kapitoly této knihy spadají do jedné ze tří kategorií:
⬤ Základní kapitoly: Data mining má čtyři hlavní problémy, které odpovídají shlukování, klasifikaci, dolování asociačních vzorů a analýze odlehlých hodnot. Tyto kapitoly komplexně pojednávají o široké škále metod pro tyto problémy.
⬤ Doménové kapitoly: Tyto kapitoly pojednávají o specifických metodách používaných pro různé oblasti dat, jako jsou textová data, data časových řad, sekvenční data, grafová data a prostorová data.
Kapitoly o aplikacích: Tyto kapitoly se zabývají důležitými aplikacemi, jako je dolování datových toků, dolování na webu, řazení, doporučení, sociální sítě a ochrana soukromí. Kapitoly o doménách mají rovněž aplikační charakter.
Kniha Data Mining je vhodná pro úvodní i pokročilé kurzy dolování dat: Učebnice vyvažuje matematické detaily a intuici. Obsahuje nezbytné matematické detaily pro profesory a výzkumné pracovníky, ale je podána jednoduchým a intuitivním stylem, aby byla lépe přístupná studentům a odborníkům z praxe (včetně těch s omezeným matematickým vzděláním). Obsahuje četné ilustrace, příklady a cvičení s důrazem na sémanticky interpretovatelné příklady.
Chvála pro Data Mining: Učebnice -.
"Při čtení této knihy jsem se již rozhodl, že ji budu používat ve svých hodinách. Jedná se o knihu napsanou vynikajícím vědcem, který zásadním způsobem přispěl k data miningu, a to přístupným a aktuálním způsobem. Kniha je doplněna o teorii a praktické příklady použití. Je to povinná četba pro studenty i profesory! " -- Qiang Yang, vedoucí katedry informatiky a inženýrství na Hongkongské univerzitě vědy a techniky.
"Jedná se o nejúžasnější a nejkomplexnější učebnici o dolování dat. Zahrnuje nejen základní problémy, jako je shlukování, klasifikace, odlehlé hodnoty a časté vzory, a různé typy dat, včetně textu, časových řad, sekvencí, prostorových dat a grafů, ale také různé aplikace, jako jsou doporučovače, web, sociální sítě a soukromí. Je to skvělá kniha pro postgraduální studenty a výzkumné pracovníky i pro odborníky z praxe." -- Philip S. Yu, zasloužilý profesor UIC a Wexlerova katedra informačních technologií na Illinoiské univerzitě v Chicagu.
© Book1 Group - všechna práva vyhrazena.
Obsah těchto stránek nesmí být kopírován ani použit, a to ani částečně ani úplně, bez písemného svolení vlastníka.
Poslední úprava: 2024.11.08 20:25 (GMT)