图书标签: 数据挖掘 机器学习 人工智能 weka Data-Mining 数据分析 IT 计算机
发表于2024-11-22
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【编辑推荐】
假如你需要对数据进行分析和理解,本书以及相关的Weka工具包是一个绝佳的起步。
--摘自本书序, Jim Gray (图灵奖获得者)
“本书既含理论又有实践应用,并且关注实践是本书的一大特色。对于从事数据挖掘和机器学习方面工作的每位读者,我强烈推荐本书!”
——Dorian Pyle,《Data Preparation for Data Mining》和《Business Modeling for Data Mining》的作者
“本书在数据挖掘技术领域备受推崇,是数据挖掘分析师的必读之物!”
——Herb Edelstein,Two Crows Consulting公司首席数据挖掘咨询顾问
“这是我最喜爱的数据挖掘书籍之一,书中不仅循序渐进地介绍了各类算法,还辅以丰富实例,详细阐述了如何应用这些算法解决实际数据挖掘问题。这本书不但有益于学习使用Weka软件,而且还会帮助你了解各类机器学习算法。”
——Tom Breur,XLNT Consulting公司首席咨询顾问
【内容简介】
本书是机器学习和数据挖掘领域的经典畅销教材,被众多国外名校选为教材。书中不仅详细介绍机器学习的基本理论,还对实际工作中应用的相关工具和技术提了一些建议。本版对上一版内容进行了全面更新,以反映自第2版出版以来数据挖掘领域的技术变革和新方法,包括数据转换、集成学习、大规模数据集、多示例学习方面的新材料,以及新版的Weka机器学习软件。
本书逻辑严密、内容翔实、极富实践性,适合作为高等学校本科生或研究生的教材,也可供相关技术人员参考。
Ian H. Witten 新西兰怀卡托大学计算机科学系教授,ACM Fellow和新西兰皇家学会Fellow,曾荣获2004年国际信息处理研究协会(IFIP)颁发的Namur奖项。他的研究兴趣包括语言学习、信息检索和机器学习。
Eibe Frank 新西兰怀卡托大学计算机科学系副教授,是《Machine Learning Journal》和《Journal of Artificial Intelligence Research》的编委。
Mark A. Hall 新西兰怀卡托大学名誉副研究员,曾获得2005年ACM SIGKDD 服务奖。
站在技术角度看是本好书,但缺少能给你idea的东西
评分比较强调How和Practical的一本书,part3还没开始看,先标记一下。
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评分讲解非常细致, 好书
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国内教科书都是先进来源、历史、分类、发展、趋势等。外国人写的上来稍微介绍一下就像专业知识进军啦
评分这种书的翻译都是一个导师,找多个研究生每人分俩章节,对这金山词霸翻译的,能好到哪里。所以要读还是读原版。
评分国内教科书都是先进来源、历史、分类、发展、趋势等。外国人写的上来稍微介绍一下就像专业知识进军啦
评分我觉得,可以当作weka的使用手册来看,但是比weka自带的指南写的好看。 算法部分的介绍很详细。
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