数据挖掘

写给程序员的数据挖掘实践指南是一本数据挖掘技术指导手册，由软件开发工程师Ron Zacharski编著，知名技术译者王斌老师译作。本书作者采用在实践中学的方式，提供了大量Python的代码和案例，同时还详细的介绍了如何应用数据挖掘技术。

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数据挖掘:R语言实战pdf是一本R语言的实战手册，由黄文和王正林两人共同编著。本书侧重使用R进行数据挖掘，重点讲述了R的数据挖掘流程、算法包的使用及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据挖掘实例对R软件进行深入潜出和全面的介绍。

数据挖掘实用机器学习工具与技术（原书第3版）是一本数据挖掘方面的技术书籍，由新西兰程序员威滕（Witten,I.H）编著。本书对上一版内容进行了全面更新，其内容包括数据转换、集成学习、大规模数据集、多实例学习等，以及新版的Weka机器学习软件。

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数据挖掘技术与工程实践是深入学习数据挖掘技术并进行工程实践的必读之作，由资深数据挖掘技术专家庄映辉和李堃编著。本书内容的跨度较大，涵盖的内容比较广泛，既有对数据挖掘概念的探讨，也有对数据挖掘技术和原理的介绍，还有对数据挖掘应用实践的体会和总结。

数据挖掘十大算法是一本数据挖掘领域的著作，由美国数据挖掘专家吴信东和库玛尔编著。本书详细介绍了在实际中用途影响十种数据挖掘算法，包括C4.5、k-means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、Naive Bayes和CART十个算法。

数据挖掘:概念模型方法和算法(第2版)是一本数据挖掘原理讲解书籍，由[美]坎塔尔季奇Mehmed Kantardzic著，王晓海，吴志刚共同翻译。全书讲解了DBSCAN、BIRCH和分布式DBSCAN的聚类算法，介绍了贝叶斯网络，并讨论了图形中的Betweeness和Centrality参数测量算法。

RapidMiner Studio官方版是一款世界领先的数据挖掘图形化工具，它为用户免费提供数据挖掘技术和类库，在一个非常大的程度上有着先进技术，最大特色就是图形用户界面的互动原型。RapidMiner Studio支持机器学习、数据挖掘、文本挖掘、预测性分析和商业分析。

数据挖掘导论是一本计算机图书，这款电子书旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识，通过大量的案例深入浅出、通俗易懂地介绍数据挖掘的概念、原理、方法与技术，全面介绍了数据挖掘的理论和方法，是一款适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材。