在数据挖掘领域，工业界已经走到学术界前面。本书没有从学术的角度论述数据挖掘，而是利用工业界的实际案例来讲述数据挖掘的核心技术。本书是作者根据工业界的实际数据挖掘案例编写而成的，它弥补了当前数据挖掘技术领域的市场空白。

　　《数据挖掘核心技术揭秘》内容包括五部分：基础知识、聚类、分类、回归与应用，内容涵盖数据挖掘领域的所有关键技术，包括编程知识、数学知识、海量数据处理技术、聚类、离群点、决策树、基于实例的学习、支持向量机、贝叶斯学习、人工神经网络、遗传算法、卡尔曼算法、推荐系统等。

　　《数据挖掘核心技术揭秘》内容没有华而不实的泛泛之谈，都是目前工业界所实际应用的技术，每一部分内容都对数据挖掘技术人员的实际开发有很大的帮助，希望本书能成为数据挖掘技术开发人员必备的一本案头书。

　　《数据挖掘核心技术揭秘》不是一本读完就可以束之高阁的快餐读物，而是一本能解决数据挖掘技术开发人员疑难问题的参考手册。希望本书能助你成为一名数据挖掘技术方面的行家和快乐的程序员。