统计概率是数据挖掘理论知识的基础。统计概率涉及到的概率分布，统计检验等知识是学习 数据挖掘必备的先验条件。
统计学基础知识，包括方差，中位数，协方差等定义
理解并且掌握离散分布于连续分布，比如高斯分布，泊松分布等概念。做到深刻理解，能够写出公式并且熟知运用
了解统计假设检验
理解并且能够应用线性回归，深入理解最小二乘算法
数据挖掘需要学什么内容
数据挖掘涉及内容广泛，包括机器学习、数据挖掘、人工智能。《机器学习实战》是一本很好的入门书籍，涵盖了理论与实践，为了解各种知识提供了基础。然而，为了在该领域发展，还需深入学习。例如，在了解回归模型时，需考虑数据清洗、数据规范、数据量、归约与降维、回归模型类型、精确度、过拟合与欠拟合、交...
数据挖掘从入门到进阶 要看什么书?
推荐：Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》、Ian H. Witten 的《数据挖掘实用机器学习技术》、Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》、Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》、Anand Rajaraman的《大数据》。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（...
数据挖掘从入门到进阶,要看什么书
数据挖掘入门的书籍，中文的大体有这些：Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》Ian H. Witten \/ Eibe Frank的《数据挖掘 实用机器学习技术》Tom Mitchell的《机器学习》TOBY SEGARAN的《集体智慧编程》Anand Rajaraman的《大数据》Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与...
如何通过自学,成为数据挖掘“高手”
1. 读书《Introduction to Data Mining》，这本书很浅显易懂，没有复杂高深的公式，很合适入门的人。另外可以用这本书做参考《Data Mining : Concepts and Techniques》。第二本比较厚，也多了一些数据仓库方面的知识。如果对算法比较喜欢，可以再阅读《Introduction to Machine Learning》。2. 实现经典算...
在数据分析,挖掘方面,有哪些好书值得推荐
数据分析：《深入浅出数据分析》《数据分析：企业的贤内助》数据挖掘：1、《数据挖掘概念和技术》，作者：（加）韩家炜，堪博 著，范明，孟小峰 译，机械工业出版社 2、数据挖掘导论，[美]Pang-Ning Tan，Michael Steinbach，Vipin Kumar 著，译者： 范明 范宏建，人民邮电出版社 下边三本是英文版：...
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典内容简介
《数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典》是一本全面介绍数据挖掘技术的书籍，内容覆盖基础概念、经典算法、业务建模与模型评价、SPSS Clementine数据挖掘实务等多个方面。通过阅读本书，读者能获得对数据挖掘理论的深入理解，掌握数据挖掘经典算法的实现，并学习数据挖掘建模与模型评价的相关知识。此外，本书还...
数据分析及挖掘,有什么好书推荐吗?
数据挖掘对于我来说，还不是特别擅长的领域，这里主要推荐数据分析的书籍。1）入门篇 《深入浅出数据分析》，深入浅出系列，看完这本书，你对数据分析就有了一个大概的认知了。《谁说菜鸟不会数据分析》，两种，小黄书和小蓝书，讲解了一些常见的业务场景以及分析方法，能够让你对职场有一定了解。《...
如何自学数据挖掘
数据挖掘方向很多：比如说有做文本类数据挖掘，有做生物信息挖掘等等 学的东西更加多：首先是入门：这个我强烈推荐斯坦福大学的机器学习，网易公开课有。然后是数学：概率论，线性代数，关于统计学上的东西要学的不错。还有就是英语：最好能看懂文献，因为数据挖掘国外做的好，所以要看很多的论文。软件：...
在数据分析,挖掘方面,有哪些好书值得推荐
数据挖掘导论 (豆瓣) 最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。Machine Learning for Hackers (豆瓣) 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器...
求高手推荐学习数据挖掘的方法以及详细的学习过程。
参考书：Hadoop实战（第二版）.陆嘉恒 著。另外，数据挖掘是数据库技术、人工智能技术、机器学习技术、统计学习理论、数据可视化等一系列技术的综合，所以，要想学好数据挖掘，这些技术也得懂的呀。推荐入门时先看浙江大学王灿老师的数据挖掘课程，网上搜下。期待与你一起学习数据挖掘，共同揭开数据之美。
