데이터 마이닝에 대해 읽는 방법은 무엇입니까?

나는 데이터 마이닝에 대해 읽기 시작할 초보자입니다. AI와 통계에 대한 기본 지식이 있습니다. 많은 사람들이 머신 러닝이 데이터 마이닝에서 중요한 역할을한다고 말하면서 데이터 마이닝을 계속하기 전에 머신 러닝에 대해 읽어야합니까?

나는이 입장에서 다소 나름대로 통찰력을 주려고 노력할 것이다.

먼저 통계 학습 요소를 다운로드하십시오 . 그것은 미적분학과 선형 대수학을 가정하며, 매우 기술적이지만 매우 잘 쓰여 있습니다.

두 번째로 (또는 먼저) 기계 학습에 관한 Andrew Ng의 튜토리얼 을 살펴보십시오 .

셋째, 데이터를 가져 와서 데이터 분석을 시작하십시오. 트레이닝 세트와 테스트 세트로 분할 한 다음 트레이닝 세트에서 모델을 빌드하고 테스트 세트와 비교하여 테스트해야합니다. R의 캐럿 패키지가이 모든 것에 매우 유용하다는 것을 알았습니다. 그 연습을 마치고 나면 거의 모든 것과 마찬가지로 연습하십시오.

Tan, Steinbech, Kumar의 데이터 마이닝 소개

http://www.amazon.com/Introduction-Data-Mining-Pang-Ning-Tan/dp/0321321367

더 깊이 파고 싶을 때 EoSL을 저장하십시오. 더 많은 참조입니다.

데이터 마이닝은 설명 적이거나 예측적일 수 있습니다.

한편으로 기술적 인 데이터 마이닝에 관심이 있다면 머신 러닝은 도움이되지 않습니다.

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Tom Mitchell의 데이터 마이닝 / 머신 러닝에 대한 아주 좋은 튜토리얼 소스 만 추가 합니다.

그는 그것을 매우 명확하게 설명하고 자신의 웹 사이트에서 프레젠테이션을 다운로드 할 수도 있습니다 (강의를 시청하는 것과 함께).