本书解释、探索了数据挖掘的主要技术，可以从数据中自动提取隐式和潜在有用的信息。数据挖掘越来越多地用于商业、科学和其他应用领域，它侧重于分类、关联规则挖掘和聚类。书中对每个主题都进行了清晰的解释，重点是算法而不是数学公式，并通过详细的有效示例加以说明。本书是为没有强数学或统计学背景的读者写的，并详细解释了使用的所有公式。本书适合作为本科生或研究生层次的教材，适用专业包括计算机科学、商业研究、市场营销、人工智能、生物信息学和法医学。为了帮助读者自学，本书旨在帮助普通读者理解什么是“黑盒”，这样他们就可以有差别地使用商业数据挖掘包，高级读者或学术研究者可以对未来该领域的技术进步做出贡献。书中每一章都有实践练习，让读者检查自己的进度。附录还包括所使用的技术术语的完整术语表。数据挖掘原理包括对流数据分类算法的介绍，包括平稳数据（底层模型是固定的）和依赖时间的数据（底层模型不时变化）——这种现象称为概念漂移。本书提供了前馈神经网络与反向传播的详细描述，并显示它如何可以用于分类。
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