数据挖掘实用机器学习技术 在线电子书 图书标签: 数据挖掘 机器学习 人工智能 计算机 weka 计算机科学 人工智能与信息处理 数据采集
发表于2024-12-22
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2008-04-10HUST图书馆~
评分刚买了这本书,正在看,推荐很好看。终于从这儿知道数据挖掘是怎样一回事。
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......
评分刚买了这本书,正在看,推荐很好看。终于从这儿知道数据挖掘是怎样一回事。
评分可读性较差,以概念为主,少部分伪代码,对于深刻理解还需要专门借阅挖掘算法类的书籍,但是内容适合初步接触机器学习与数据挖掘交叉领域的学生。读过后发现自己的理论知识很清晰明了。
《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:
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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
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