数据挖掘参考书推荐 《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》入门首选。学习数据挖掘，不能没有软件工具，spss，sas，R语言，你可以学这些工具，当然excl也不错。
数据挖掘、机器 机器学习比较偏底层，也比较偏理论，机器学习本身不够炫酷，结合了具体的自然语言处理以及数据挖掘的问题才能炫酷。机器学习好像内力一样，是一个武者的基础，而自然语言和数据。
知识发现可以概括为三个步骤：（）、数据挖掘以及结果的解释与评估。 参考答案：数据准备解析：知识发现可以概括为三部分：数据准备、数据挖掘以及结果的解释和评估。
数据挖掘 没分回答了有什么用？搜索树吧其余的自己想，多简单的问题，好多书商都有这样的例子，有一本JAVA版本的数据结构就有这样的例题.自己好好看看书吧
数据挖掘与R语言 第三章代码运行不出来 求解答 forName支持数组类型，loadClass不支持数组 一般情况下，这两个方法效果一样，都能装载Class。但如果程序依赖于Class是否被初始化，就必须用Class.forName(name)了。例如，在JDBC编程中，常看到这样的用法，Class.forName(\"com.mysql.jdbc.Driver\")
数据挖掘其实跟数据库没有多大的关系，而是跟统计 优化有较大的关系你要是做算法的话 主要是一些统计学习 机器学习方面的（本质一模一样），推荐duda的模式分类，一位希腊人的模式识别，还有斯坦佛大学教授写的统计学习要是仅仅需要炒作软件的话 说白了就是用买来的软件挖掘数据背后的信息的话 没什么好学的了
简述数据库 数据仓库 和数据挖掘三者之间的关系 数据仓库是要集成多种数据源，比如个人财务记录和购物记录，比如企业的原料、生产、销售的异构数据库。数据库一般是单一结构的，没办法集成异构源去做一个统一接口，所以在数据分析需求达到宏观规模后才弄出这么个概念来。所谓面向事务和面向主题就是这个意思。事务是数据记录查询的单一任务，主题是数据分析目标的相关数据范畴。数据仓库是数据挖掘的对象，进行大规模的数据挖掘前先要建立数据仓库，数据挖掘的研究方向有偏向数据库的。
