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入门书。1到8章讲数据挖掘，内容和《数据挖掘导论》差不多。9到15章讲weka的实践，其中13到15章涉及到weka源码。

可读性较差，以概念为主，少部分伪代码，对于深刻理解还需要专门借阅挖掘算法类的书籍，但是内容适合初步接触机器学习与数据挖掘交叉领域的学生。读过后发现自己的理论知识很清晰明了。

在数据挖掘里到处可见的一个栗子：亚马逊通过关联挖掘发现购买尿布和啤酒这两个完全想不起的商品关联性很高，于是将这两种商品放在一起提高了销量。后来发现是男人被老婆叫去买尿布，然后他们会随带买啤酒。书的内容偏向数理和算法，欠缺实践性。

好看！书是牛书，人是牛人。目前读过的最好的数据挖掘类的书，思维线条非常清晰，这是技术类书籍最重要的三点之一！对各种机器学习技巧的讲述深度把握得很好。PS. 豆瓣要开发一个pdf阅读器就好了，可以把阅读的笔记同步到豆瓣读书主页。现在要专门写书评，懒得动啊......

weka的两个作者是本书的作者。本书相对于之前标注的机器学习，是一本应用性较强的读物，其中介绍的weka是不错的数据挖掘的工具，刚好我项目中也用到了这个工具，所以本书对我来说是一个非常不错的能够将理论应用到工具实现的指导书。

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...  

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。  

这本dm的书啃完了，觉得有点这个书有点“偏见”，怎么理解呢 前面的东西不错哦，可是后半部分的Weka平台我个人觉得翻翻就行了，要学还不如看看spss的书呢，前面关于机器模型的建立的数学基础要求的不是很高，所以很适合一般没有学过随机过程的人看看，要是数学很牛的人，可以看...  

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