图书标签: 数据挖掘  机器学习  人工智能  计算机  weka  计算机科学  人工智能与信息处理  数据采集   

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书的后一半在讲解weka，可以作为weka的使用指南。前一半发挥出了正常功力。

: TP311.13/5272-1

: TP311.13/5272-1

对于理解Weka，这本书非常不错

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。

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...  

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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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...  

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。