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...
评分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...
评分这本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...
评分翻译的不大好,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.
评分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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