數據挖掘實用機器學習技術 在線電子書 圖書標籤: 數據挖掘  機器學習  人工智能  計算機  weka  計算機科學  人工智能與信息處理  數據采集   

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書的後一半在講解weka，可以作為weka的使用指南。前一半發揮齣瞭正常功力。

本書的主要特點是詳細介紹瞭WEKA這個軟件

隻能給個三星~~裏麵的一些提法有新意~~

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。

好看！書是牛書，人是牛人。目前讀過的最好的數據挖掘類的書，思維綫條非常清晰，這是技術類書籍最重要的三點之一！對各種機器學習技巧的講述深度把握得很好。PS. 豆瓣要開發一個pdf閱讀器就好瞭，可以把閱讀的筆記同步到豆瓣讀書主頁。現在要專門寫書評，懶得動啊......

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...  

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  

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.  

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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...