大数据

莱斯科夫 (Jure Leskovec)

出版时间

2015-06-30

ISBN

9787115395252

评分

★★★★★

标签

计算机

书籍介绍

本书由斯坦福大学“Web 挖掘”课程的内容总结而成,主要关注极大规模数据的挖掘。主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统、社会网络图挖掘和大规模机器学习等。其中每一章节有对应的习题,以巩固所讲解的内容。读者更可以从网上获取相关拓展材料。

目录
第1章 数据挖掘基本概念  1
1.1 数据挖掘的定义  1
1.1.1 统计建模  1
1.1.2 机器学习  1
1.1.3 建模的计算方法  2

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用户评论
导师推荐我买的书,讲的东西很多,而且还是十分有趣的,很多例子也很贴近实际,讲的都是原理性的知识,不过说实在的名词有点多。
读过原版 其实初衷和大数据没啥关系 其中ANN部分是承上启下的经典 尤其是哈希算法部分的总结较好 可作为数据挖掘方向的进修书
书的内容还行,但是翻译很多地方词不达意,很不专业,看了半天才反应过来原来是实在讲这个,很难相信译者是这个专业的。
十分推荐 数据挖掘启蒙教材
翻译的要多垃圾有多垃圾 完全抹灭看的热情 建议看英文版 以后再也不买这个译者的书。。。亏我还买了本他的机器学习实战。。。摔
高工对这本书对评价:工程人员的策略入门书籍
老实说,挺不好读的,可能是翻译原因,也可能是顺序安排原因
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