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數據挖掘(實用機器學習工具與技術英文版第4版)/經典原版書庫

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(新西蘭)伊恩H.威騰//埃貝·弗蘭剋//馬剋A.霍爾//(加)剋裏斯多夫J.帕爾 作者
機械工業
譯者
2017-04-01 出版日期
621 頁數
129.0 價格
叢書系列
9787111565277 圖書編碼

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發表於2024-12-23

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數據挖掘(實用機器學習工具與技術英文版第4版)/經典原版書庫 在線電子書 圖書描述

由伊恩H.威騰、埃貝·弗蘭剋、馬剋A.霍爾、剋裏斯多夫J.帕爾著的《數據挖掘(實用機器學習工具與技術英文版第4版)》是數據挖掘和機器學習領域的經典暢銷教材,被國內外眾多名校選用。第4版全麵反映瞭該領域的最新技術變革,包括關於概率方法和深度學習的重要新章節。此外,備受歡迎的機器學習軟件Weka再度升級,讀者可以在友好的交互界麵中執行數據挖掘任務,通過直觀結果加深對算法的理解。 在追蹤前沿技術的同時,第4版也繼承瞭之前版本的風格和特色,基礎知識清晰詳細,實踐工具和技術指導具體實用。從準備輸入、解釋輸齣和評估結果,到數據挖掘的核心算法。無一不得到瞭簡潔而優雅的呈現。

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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.  

評分

这种书的翻译都是一个导师,找多个研究生每人分俩章节,对这金山词霸翻译的,能好到哪里。所以要读还是读原版。  

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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...  

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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。  

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

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