Data Mining 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024

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Ian H. Witten 作者

Morgan Kaufmann

译者

2005-6-22 出版日期

560 页数

USD 75.95 价格

Paperback

丛书系列

9780120884070 图书编码

Data Mining 在线电子书图书标签: 数据挖掘机器学习 DataMining 计算机数据库计算机科学人工智能 Data-Mining

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发表于2024-11-21

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Data Mining 在线电子书用户评价

评分☆☆☆☆☆

Weka圣经

评分☆☆☆☆☆

指定教科书，比较实际，讲weka的

评分☆☆☆☆☆

机器学习入门经典

评分☆☆☆☆☆

:无

评分☆☆☆☆☆

Weka圣经

Data Mining 在线电子书著者简介

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Data Mining 在线电子书图书描述

As with any burgeoning technology that enjoys commercial attention, the use of data mining is surrounded by a great deal of hype. Exaggerated reports tell of secrets that can be uncovered by setting algorithms loose on oceans of data. But there is no magic in machine learning, no hidden power, no alchemy. Instead there is an identifiable body of practical techniques that can extract useful information from raw data. This book describes these techniques and shows how they work. The book is a major revision of the first edition that appeared in 1999. While the basic core remains the same, it has been updated to reflect the changes that have taken place over five years, and now has nearly double the references. The highlights for the new edition include thirty new technique sections; an enhanced Weka machine learning workbench, which now features an interactive interface; comprehensive information on neural networks; a new section on Bayesian networks; plus much more; algorithmic methods at the heart of successful data mining-including tried and true techniques as well as leading edge methods; performance improvement techniques that work by transforming the input or output; and, downloadable Weka, a collection of machine learning algorithms for data mining tasks, including tools for data pre-processing, classification, regression, clustering, association rules, and visualization-in a new, interactive interface.

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Data Mining 在线电子书读后感

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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...

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

一会是查询偏差，一会是搜索偏差~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

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