如何开始阅读有关数据挖掘的文章？

我是一个新手，他将开始阅读有关数据挖掘的文章。我具有AI和统计方面的基础知识。既然许多人说机器学习在数据挖掘中也起着重要作用，那么在继续进行数据挖掘之前是否有必要阅读一下机器学习的知识？

我本人处于这个位置，所以我会尽力提供一些见识。

首先，下载统计学习要素。它假定有演算和线性代数，尽管技术性很强，但编写起来也非常好。

其次（或首先）看看Andrew Ng的机器学习教程。

第三，获取一些数据，然后开始尝试分析数据。您将需要分为训练集和测试集，然后在训练集上构建模型并针对测试集进行测试。我发现R的插入符号包对于所有这些都非常有用。练习之后，再练习（几乎和其他所有东西一样）。

Tan，Steinbech和Kumar撰写的“数据挖掘入门”是目前最好的入门书籍

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

保存EoSL，以备不时之需。它更多地是参考。

数据挖掘可以是描述性的或预测性的。

一方面，如果您对描述性数据挖掘感兴趣，那么机器学习将无济于事。

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我只添加了Tom Mitchell撰写的关于数据挖掘/机器学习的另一个非常好的教程资源。

他解释得很清楚，您也可以从他的网站上下载他的演示文稿（以及在那里观看他的演讲）。