《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：
具体描述
读后感
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...
评分一会是查询偏差，一会是搜索偏差~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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...
评分一会是查询偏差，一会是搜索偏差~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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
: TP311.13/5272-1
评分本书的主要特点是详细介绍了WEKA这个软件
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......
评分当初在网上拼命找，后来在F的书架上看到~
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有