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Ian H. Witten 作者

Morgan Kaufmann

译者

2011-1-20 出版日期

664 页数

GBP 42.99 价格

Paperback

丛书系列

9780123748560 图书编码

Data Mining 在线电子书图书标签: 数据挖掘机器学习 DataMining MachineLearning weka 计算机计算机科学 CS

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发表于2025-01-22

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Data Mining 在线电子书用户评价

评分☆☆☆☆☆

讲得很清楚, 就是WEKA讲得有点多, 还有为啥作者介绍是韩家炜?

评分☆☆☆☆☆

翻译版就不要去看了真的。。。

评分☆☆☆☆☆

数据挖掘入门书，比较实用Weka，讲解了数据挖掘相应的基础算法和理论。内容很多，建议直接读英文版。

评分☆☆☆☆☆

WEKA说明书第三版，相比第二版有增加内容，不过还是基于WEKA的，简单用用还行。

评分☆☆☆☆☆

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Data Mining 在线电子书图书描述

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques offers a thorough grounding in machine learning concepts as well as practical advice on applying machine learning tools and techniques in real-world data mining situations. This highly anticipated third edition of the most acclaimed work on data mining and machine learning will teach you everything you need to know about preparing inputs, interpreting outputs, evaluating results, and the algorithmic methods at the heart of successful data mining. Thorough updates reflect the technical changes and modernizations that have taken place in the field since the last edition, including new material on Data Transformations, Ensemble Learning, Massive Data Sets, Multi-instance Learning, plus a new version of the popular Weka machine learning software developed by the authors. Witten, Frank, and Hall include both tried-and-true techniques of today as well as methods at the leading edge of contemporary research.

*Provides a thorough grounding in machine learning concepts as well as practical advice on applying the tools and techniques to your data mining projects *Offers concrete tips and techniques for performance improvement that work by transforming the input or output in machine learning methods *Includes downloadable Weka software toolkit, a collection of machine learning algorithms for data mining tasks-in an updated, interactive interface. Algorithms in toolkit cover: data pre-processing, classification, regression, clustering, association rules, visualization

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Data Mining 在线电子书读后感

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☆☆☆☆☆

作者不是Jiawei Han好嘛. 没读过写什么书评! 作者是怀卡托大学的Ian和Eibe, Weka的发明人. 没看过别瞎BB. 豆瓣写错author你们就顺杆爬有意思么...............................................................................................................................

评分☆☆☆☆☆

断断续续做了8年股市，从爬数据，到做数据挖掘框架，趴了好多书。一晃8年，从20多岁的青葱年代到不敢多念想的奔四岁月。时间从挥霍到点滴的珍惜，不知道还能坚持多久。最近结合weka搭建一个自适应的机器学习引擎。希望能有所突破。自己选择没有后悔，只有孤注一掷的往...

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