由伊恩H.威腾、埃贝·弗兰克、马克A.霍尔、克里斯多夫J.帕尔著的《数据挖掘(实用机器学习工具与技术英文版第4版)》是数据挖掘和机器学习领域的经典畅销教材，被国内外众多名校选用。第4版全面反映了该领域的最新技术变革，包括关于概率方法和深度学习的重要新章节。此外，备受欢迎的机器学习软件Weka再度升级，读者可以在友好的交互界面中执行数据挖掘任务，通过直观结果加深对算法的理解。 在追踪前沿技术的同时，第4版也继承了之前版本的风格和特色，基础知识清晰详细，实践工具和技术指导具体实用。从准备输入、解释输出和评估结果，到数据挖掘的核心算法。无一不得到了简洁而优雅的呈现。
具体描述
读后感
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...
用户评价
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