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The top ten algorithms in data mining

机译:数据挖掘的十大算法

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摘要

As the saying goes, Torture the data long enough, and it will confess to anything." With such a view, it is easy to see why I approach data mining with careful skepticism. Part of this skepticism comes from the fact that I work in the quantitative analytics group at an investment bank, so I often get to see some outrageous propositions for how to make a profit (justified by historical backtesting, of course). There is, however, no escaping the fascination with this field. Hence, despite any criticism I have, this is a great book to read. It is interesting, educational, and a pleasure to review. Each chapter lists and discusses available software implementations and ends with exercises for the reader, a bibliography of references for further reading, and a review of current research areas.
机译:俗话说,折磨数据足够长的时间,它将对任何内容供认不讳。”通过这种观点,很容易看出为什么我会谨慎地对数据挖掘进行怀疑。这种怀疑的部分原因在于我从事的工作因此,我经常会看到一些关于如何赚钱的离谱的命题(当然,通过历史回溯证明是合理的),但是,对于这一领域的迷恋并没有逃避。我有任何批评,这本书都是一本好书,有趣,有教育意义,而且很有趣,每一章都列出并讨论了可用的软件实现,并以读者为练习的参考书目,参考书目供进一步阅读,以及对当前研究领域的回顾。

著录项

  • 来源
    《Computing reviews》 |2010年第9期|P.530|共1页
  • 作者

    Bernard Kuc;

  • 作者单位
  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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