《数据挖掘与机器学习:基础概念和算法（原书第2版）》数据挖掘与机器学习：概念与算法全解析

首先，我们要知道什么是数据挖掘和机器学习（Data Mining and Machine Learning）。

数据挖掘和机器学习使人们能够从数据中获得基本的洞察和知识，从大规模数据中发现深刻、有趣和新颖的模式，以及描述性、可理解和可预测的模型，这就是数据挖掘和机器学习的基本概念和目标。

这个领域有很多相关图书，但它们要么太高深，要么太前沿。最近发现《数据挖掘与机器学习:基础概念和算法》这本书出了第二版，特别喜欢这本书，今天推荐给大家。

（1）从读者经验上来看： 《数据挖掘与机器学习基础概念和算法》（原书第2版）是一本非常实用的机器学习入门教材，适合初学者和有一定基础的读者阅读。作者Zaki和Wagner Meira是一位在数据挖掘和机器学习领域有着丰富经验的大牛。

（2）从这本书的内容上来看： 这本书的内容非常全面，在第一部分作者介绍了数据分析的基础，涵盖了数据挖掘和机器学习的基础概念、常用算法和应用实例。书中首先介绍了数据挖掘和机器学习的基本概念和术语，然后在第部分深入浅出地讲解了各种算法的原理和应用，包括频繁模式挖掘、聚类、分类、回归、决策树、支持向量机、神经网络等。此外，书中还涉及到一些高级主题比如现在很火的神经网络和深度学习。

（3）从实践的角度上来看： 这本书的特点是既注重理论，又强调实践。作者在讲解算法时，不仅给出了详细的数学公式和推导过程，还通过实际案例和编程实现来演示算法的应用。书中提供了大量的数据集和代码示例，方便读者动手实践和深入理解。

总的来说，这本书是一本很好的机器学习入门教材，适合初学者和有一定基础的读者阅读。通过阅读这本书，读者可以了解到数据挖掘和机器学习的基本概念和算法，掌握基本的编程技能和实践能力，为进一步深入学习打下坚实的基础。如果你正在学习或从事相关工作，那么这本书绝对值得一读！