《數據挖掘實用機器學習技術(原書第2版)》介紹數據挖掘的基本理論與實踐方法。主要內容包括：各種模型(決策樹、關聯規則、綫性模型、聚類、貝葉斯網以及神經網絡)以及在實踐中的運用，所存在缺陷的分析。安全地清理數據集、建立以及評估模型的預測質量的方法，並且提供瞭一個公開的數據挖掘工作平颱Weka。Weka係統擁有進行數據挖掘任務的圖形用戶界麵，有助於理解模型，是一個實用並且深受歡迎的工具。
海報：
具體描述
讀後感
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...
評分翻译的不大好，譬如：指针与引用的"引用(reference)"，被翻译成"参考"；JavaBean被翻译为Java豆；异常的＂抛出＂被翻译为＂丢弃＂.... 不过对于想学习Weka,研究Weka源码的朋友来说,该书的算法介绍和软件使用还是很不错的.
評分断断续续做了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...
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用戶評價
本書的主要特點是詳細介紹瞭WEKA這個軟件
评分weka的兩個作者是本書的作者。本書相對於之前標注的機器學習，是一本應用性較強的讀物，其中介紹的weka是不錯的數據挖掘的工具，剛好我項目中也用到瞭這個工具，所以本書對我來說是一個非常不錯的能夠將理論應用到工具實現的指導書。
评分2008-04-10HUST圖書館~
评分在數據挖掘裏到處可見的一個栗子：亞馬遜通過關聯挖掘發現購買尿布和啤酒這兩個完全想不起的商品關聯性很高，於是將這兩種商品放在一起提高瞭銷量。後來發現是男人被老婆叫去買尿布，然後他們會隨帶買啤酒。書的內容偏嚮數理和算法，欠缺實踐性。
评分: TP311.13/5272-1
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