数据挖掘概念与技术习题答案（英文版）范明 孟小峰 译

数据挖掘是信息技术领域的一个核心部分，它涉及到从大型数据库或数据仓库中提取有用信息的过程。这一过程通过应用各种算法和统计方法，揭示隐藏的模式、关联、聚类和异常，以便于决策支持、预测和知识发现。《数据挖掘概念与技术习题答案》是由范明和孟小峰翻译的英文版教材，它为学习者提供了深入理解和实践这些概念的平台。 该书涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘以及异常检测等多个主题。预处理阶段包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，这些都是确保后续分析准确性的关键步骤。分类和回归是监督学习方法，通过训练数据建立模型来预测未知数据的类别或数值。聚类则是无监督学习，将数据集中的对象根据相似性分组，不依赖于预先知道的类别。关联规则挖掘则寻找项集之间的频繁模式，例如购物篮分析中的“买了A的人也常常买B”。序列模式挖掘则关注时间序列数据，找出在特定顺序发生的事件模式。异常检测则识别数据集中的离群值，这些值可能表示潜在的问题或有趣的事件。 习题解答部分通常会提供实例和练习，帮助学生巩固理论知识并提升实践技能。这些习题可能涉及实际数据集，要求运用所学方法进行探索性数据分析、模型构建以及结果解释。解题过程中，学生将接触到如Apriori算法、C4.5决策树、K-means聚类、EM(期望最大化)算法等经典数据挖掘工具和技术。此外，还会涉及到评估模型性能的指标，如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等。 对于非英语母语的学习者来说，可能会面临理解难度，但这正是提高语言能力和专业技能的好机会。借助词典或在线翻译工具，可以逐词逐句地理解内容，同时也可以加深对专业术语的记忆。这个过程虽然挑战性较大，但收获也会更丰盛，不仅能够掌握数据挖掘的核心技术，还能提升英语阅读能力。 《数据挖掘概念与技术习题答案》是学习者深入研究数据挖掘领域的宝贵资源。通过解答书中的习题，学习者可以巩固理论知识，提高解决问题的能力，并为未来的数据科学项目打下坚实基础。而“lessons_answer”这个文件名很可能是指包含所有习题解答的文件，这部分内容对于自我检验和复习至关重要。