數據挖掘核心技術揭秘
本書包括五部分。首部分（第1~3章）涉及數據挖掘技術的基礎知識，介紹數據挖掘的定義、數據挖掘工具及應用領域，數據挖掘的數學基礎內容，以及海量數據挖掘處理技術。
第二部分（第4~5章）分別從聚類技術和離群點挖掘技術闡述聚類在語音區分、新聞分組、銷售策略制定、交通事故預測、欺詐檢測、入侵檢測、異常氣候檢測等方面的應用。
第三部分（第6~11章）分別從決策樹、基於實例的學習、支持向量機、貝葉斯學習、人工神經網絡、遺傳算法在病情診斷、信用卡欺詐、機械裝備設計、法律案件審理、動物分類、垃圾郵件過濾、手寫文字識別、股票價格預測、人臉識別、音樂生成等方面闡述分類的應用。
第四部分（第12章）闡述回歸數據挖掘技術的應用，涉及卡爾曼算法在股票價格預測、GPS定位方面的應用。第五部分（第13章）介紹推薦系統這個最典型的數據挖掘應用。附錄總結本書內容，闡述數據挖掘技術的數學本質。
賈雙成，江南大學碩士，現為阿里巴巴高級工程師，擅長於數據編譯、數據挖掘的系統分析和架構設計，研究方向包括幾何算法、數據編譯、數據挖掘算法及應用。
曾發表專利、論文三十余篇。在研究算法之余，也喜歡涉獵管理學、哲學、心理學、歷史等領域的知識。王奇，阿里巴巴工程師，北京航空航天大學碩士，擅長於智能交通數據處理、數據挖掘，研究方向包括導航定位、浮動車處理、數據挖掘算法及應用。
曾發表發明專利、論文10余項或篇，喜歡旅游，愛好閱讀，廣泛涉獵文學、小說、經濟類書籍。
