《数据挖掘实用机器学习技术(原书第2版)》介绍数据挖掘的基本理论与实践方法。主要内容包括:各种模型(决策树、关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用,所存在缺陷的分析。安全地清理数据集、建立以及评估模型的预测质量的方法,并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka。Weka系统拥有进行数据挖掘任务的图形用户界面,有助于理解模型,是一个实用并且深受欢迎的工具。
海报:
作者不是Jiawei Han好嘛. 没读过写什么书评! 作者是怀卡托大学的Ian和Eibe, Weka的发明人. 没看过别瞎BB. 豆瓣写错author你们就顺杆爬有意思么...............................................................................................................................
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。
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...
评分一会是查询偏差,一会是搜索偏差~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
weka使用手册
评分Weka圣经中文版。本科教材。
评分本书的主要特点是详细介绍了WEKA这个软件
评分好看!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......
评分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。
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