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数据挖掘

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(新西兰)Ian H.Witten
机械工业出版社
2012-4
629
108.00元
9787111374176

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   


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发表于2024-05-17

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图书描述

【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。

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著者简介

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。


图书目录


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用户评价

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站在技术角度看是本好书,但缺少能给你idea的东西

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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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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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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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讲解非常细致, 好书

读后感

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这本书确实如所知道的那样,翻译得很水。很多一些概念的东西就像把你隔在某种屏障外,然后其实说的并不是那么枯燥的东西………… 本书主要还是介绍机器学习的,用这本书的目的就是为了了解weka中算法实现的思想。从这点出发这本书还算是比较值当的了,比官方的文档确实还是要精...  

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作者可以说是享誉盛名,但是这本书写出来,基本上章法全无。理论和例子基本上没有几个是适合入门者的,加上翻译有些地方表意不清。初阶入门者看了的话,肯定一团迷雾。 评论太短了嘛?评论太短了嘛?评论太短了嘛?评论太短了嘛?评论太短了嘛?评论太短了嘛?评论太短了嘛?评...

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一会是查询偏差,一会是搜索偏差~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~  

评分

这本书虽然标题是Data Mining,但是核心内容还是机器学习。我理解“数据挖掘”主要指的还是KDD,即基于数据库的知识发现。在这个领域,基本的方法是聚类和关联规则发现;而在机器学习领域,主要研究的是分类。 这本书的内容主要是分类,也有一部分聚类的内容,关联规则发现基...  

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断断续续做了8年股市,从爬数据,到做数据挖掘框架,趴了好多书。 一晃8年,从20多岁的青葱年代到不敢多念想的奔四岁月。 时间从挥霍到点滴的珍惜,不知道还能坚持多久。 最近结合weka搭建一个自适应的机器学习引擎。 希望能有所突破。自己选择没有后悔, 只有孤注一掷的往...  

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