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对初学数据挖掘的ddmm们一点建议
数据挖掘包含的内容很多，刚开始的确有点摸不着头脑，很多人都建议读韩家炜的那本数据挖掘教材，我想这本书得到这么多赞扬，一方面是因为韩教授在这个领域的卓越贡献，另一方面是因为他的教材需要的数学基础比较少，对那些数学功底不好的同学来说这个太重要了。
不过坦率地说，我并不觉得韩教授的的书是个好的入门教材，一方面涉及了太多没有什么普遍的实际价值的内容（比如数据挖掘语言），容易误导初学者让他们以为这个很重要，另一方面，对于最重要的算法部分又讲得相当简略，对算法背后的原理几乎根本没有涉及。也许因为韩教授的实际研究更注重效率问题吧，所以它考虑的是如何提高算法的效率，教材谈得更多的也是一些高效的算法实例，但不论是作为一个学习者还是研究者，在考虑效率问题之前首先要知道每种方法的基本思想和理论实质，就好比我们要统计数据时首先要明白到底什么是均值什么是中位数，它们有什么差别，各自应用在什么背景下比较好，然后才考虑用什么方法计算均值和中位数最好，考虑用不同的算法计算结果会不会有差别(显然，高效的算法有时候是以准确性为代价的)。韩教授的书则不同，他对最基本也是最本质的东西讨论得太少了。
我建议初学的ddmm们还是看看Tom Mitchell的machine learning比较好（见 [url]http://www.china-pub.com/computers/common/info.asp?id=8185[/url]），这本教材需要的数学基础也很少，但对必要的背景介绍相当丰富，韩教授的书对数据挖掘的后续学习帮助很小，但这本书对你的后续学习可以起到很大帮助。唯一缺憾的是它基本上只讨论分类和回归的问题，对聚类、关联规则等等完全没有涉及，但这个不是大问题，毕竟聚类可以看作分类的扩展，关联规则相对来说是比较容易入门的一个学科。另外，Tom Mitchell也是这个领域的重量级选手。 |
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| 米其二的那本机器学习书不错的，我们学的时候，老师说这是能找到了机器学习领域最简单的一本书了，比较适合初学者。还有那本书是没有讲关联，因为关联规则本来就不在传统的机器学习领域。还有说聚类是分类的扩展，这种说法我是第一次听到，个人认为，相当不妥当，这两种数据分析方法从根本思想上来讲就完全不一致。。。还有韩加委的书其实是相当好，只是不适宜初学者而已。不要因为它里面没讲入门知识就说他没有关注“最基本最本质”的东西，这样说，其实是没有理解数据挖掘。数据挖掘技术作为一门独立的学科出现，其本来目的就是针对海量数据，就是针对传统的数据分析方法的可扩展性不强的问题，这才是数据挖掘的本质，这也是数据挖掘和人工智能，统计分析的区别所在。 |
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| 其实,<<数据挖掘:基于机器学习的方法>>这本书也不错,适合对机器学习不很了解的人. |
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| 楼上的是说新西兰怀卡托大学开发weka人编的那本书吧？很不错的，又可以结合weka。不过不光适用初学者，呵呵，因为大家都是初学者。。。 |
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[quote]原帖由 [i]ornll[/i] 于 2007-10-26 23:14 发表
米其二的那本机器学习书不错的，我们学的时候，老师说这是能找到了机器学习领域最简单的一本书了，比较适合初学者。还有那本书是没有讲关联，因为关联规则本来就不在传统的机器学习领域。还有说聚类是分类的扩展， ... [/quote]
我们知道，很多分类方法经过修改都可以用来解决聚类问题，这是因为把分类问题中的样本的类别标签去掉，分类就变成聚类问题了。-当然，如果要严格地讨论这个问题，我的说法可能有些轻率，不过从初学者的角度，先学分类，在学习由分类方法扩展得到的聚类算法是没有问题的。 至于韩教授的那本书，存在的问题并不仅仅是缺乏对入门知识的探讨，更重要的问题是对算法背后的原理缺乏深入的分析。实际上那本书就是几个算法的汇编。别人用五六百页来讨论的问题，在那本书里只有三四十页，很难想象他的论述能有什么发人深省的地方。如果是工程人员急着赶项目，可以参考一下这本书，如果不是，还是考虑别的更好的资料吧 数据挖掘是数据库领域对机器学习技术的称呼，在别的领域，这个技术还可以被称作知识发现或者模式识别，当这个技术被称作数据挖掘的时候，对效率问题的关注更加迫切，不过这并不能改变这个技术的本质。最重要的是，如果你真的想在数据挖掘这个领域有所作为的话，你做先好多花些时间在机器学习领域的文献上，否则你对数据挖掘技术的理解就会像无本之木，很难深入下去 |
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| 实际上如果把回归和分类问题叫做supervised learning,聚类问题叫做unsupervised learning，然后说unsupervised learning是supervised learning的一种扩展，我想大多数人都还是可以接受的吧。 至于效率问题，只是个相对概念，实际上数据挖掘和机器学习、知识发现、模式识别的差别是很难界定的。 |
关键词： mac C
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