《机器学习与数据挖掘方法和应用》[美] 经典2004

资 源 简 介

《机器学习与数据挖掘方法和应用》[美] 经典2004

详 情 说 明

《机器学习与数据挖掘方法和应用》是由美国学者编写的经典技术教材，首版于2004年出版。作为早期系统整合机器学习与数据挖掘领域的权威著作，该书从理论推导和实际应用两个维度展开，重点涵盖以下核心内容：

基础理论框架 详细阐述监督学习与无监督学习的数学基础 解析贝叶斯方法、决策树、神经网络等经典算法原理 建立特征工程与模型评估的完整知识体系

跨领域应用 演示如何将算法应用于商业智能分析 包含生物信息学、金融预测等跨学科案例 强调数据预处理在实际场景中的关键作用

方法论演进 对比传统统计方法与现代机器学习差异 讨论模型可解释性与准确率的平衡策略 前瞻性地提出大数据时代的数据挖掘挑战

该书以清晰的推导过程配合工业级案例，成为当时少有的兼顾学术严谨性与工程实践性的教程，其提出的很多方法论至今仍被后续教材引用。特别适合希望建立完整知识体系的中级学习者，能帮助读者理解算法背后的设计哲学而不仅是代码实现。