又名: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition
作者: （新西兰）威滕（Witten,I.H.） / （新西兰）弗兰克（Frank,E.）
译者: 董琳
作者: （新西兰）威滕（Witten,I.H.） / （新西兰）弗兰克（Frank,E.）
译者: 董琳
副标题: 实用机器学习技术
ISBN: 9787111182054
页数: 362
定价: 48.0
出版社: 机械工业出版社
装帧: 平装
出版年: 2006-7-1
ISBN: 9787111182054
页数: 362
定价: 48.0
出版社: 机械工业出版社
装帧: 平装
出版年: 2006-7-1
简介 · · · · · ·
本书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，所存任缺陷的分析。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仟务的图形用户界面，有助于理解模型，是一个实用并且深受欢迎的工具。
本书逻辑严密、内容翔实、极富实践性，适合作为高等学校本科生或研究生的教材，也可供相关技术人员参考。
本书逻辑严密、内容翔实、极富实践性，适合作为高等学校本科生或研究生的教材，也可供相关技术人员参考。
作者简介 · · · · · ·
Ian H.Witten，新西兰怀卡托大学计算机科学系教授，ACM和新西兰皇（IFIP）颁发的Namur奖项。他的著作包括《Managing Gigabytes:Compressing and Indexing Documents and Images》、《How to Build a Digital Library》以及众多的期刊和学会文章。
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书评 · · · · · ·
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我来评论这本书
很好的分类学习入门书
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- 大饼 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，关联规则发现基本上没有讲。但它对分类讲的很详细，主要的思想......2009-04-12 2/2有用来自 Morgan Kaufmann版
这本书配套weka来看还是很好的
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- 夕照未央(正如算法才是灵魂)
书是好书，翻译不会好到哪里
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- 两袋儿面 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。......2008-02-01
可以拿来学习WEKA
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- 死之外科医生 这本书我觉得最值得阅读的地方还是后面WEKA的部分，当然了前面也有关于WEKA文件的表示说明。至于其他的方面么，这本书只能说是还凑合。当然了如果你已经有了本书，又不想买其他的数据挖掘方面的教程，还是不错的。呵呵......2008-08-21
外文书籍和国内大学教科书的大差别
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- aisinvon(长夜漫漫，无心睡眠) 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 ......2008-11-23
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