Ian H. Witten 新西兰怀卡托大学计算机科学系教授,ACM Fellow和新西兰皇家学会Fellow,曾荣获2004年国际信息处理研究协会(IFIP)颁发的Namur奖项。他的研究兴趣包括语言学习、信息检索和机器学习。
Eibe Frank 新西兰怀卡托大学计算机科学系副教授,是《Machine Learning Journal》和《Journal of Artificial Intelligence Research》的编委。
Mark A. Hall 新西兰怀卡托大学名誉副研究员,曾获得2005年ACM SIGKDD 服务奖。
发表于2024-12-22
数据挖掘 2024 pdf epub mobi 电子书
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...
评分我觉得,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。
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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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.
图书标签: 数据挖掘 机器学习 人工智能 weka Data-Mining 数据分析 IT 计算机
【编辑推荐】
假如你需要对数据进行分析和理解,本书以及相关的Weka工具包是一个绝佳的起步。
--摘自本书序, Jim Gray (图灵奖获得者)
“本书既含理论又有实践应用,并且关注实践是本书的一大特色。对于从事数据挖掘和机器学习方面工作的每位读者,我强烈推荐本书!”
——Dorian Pyle,《Data Preparation for Data Mining》和《Business Modeling for Data Mining》的作者
“本书在数据挖掘技术领域备受推崇,是数据挖掘分析师的必读之物!”
——Herb Edelstein,Two Crows Consulting公司首席数据挖掘咨询顾问
“这是我最喜爱的数据挖掘书籍之一,书中不仅循序渐进地介绍了各类算法,还辅以丰富实例,详细阐述了如何应用这些算法解决实际数据挖掘问题。这本书不但有益于学习使用Weka软件,而且还会帮助你了解各类机器学习算法。”
——Tom Breur,XLNT Consulting公司首席咨询顾问
【内容简介】
本书是机器学习和数据挖掘领域的经典畅销教材,被众多国外名校选为教材。书中不仅详细介绍机器学习的基本理论,还对实际工作中应用的相关工具和技术提了一些建议。本版对上一版内容进行了全面更新,以反映自第2版出版以来数据挖掘领域的技术变革和新方法,包括数据转换、集成学习、大规模数据集、多示例学习方面的新材料,以及新版的Weka机器学习软件。
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。
讲解非常细致, 好书
评分比较强调How和Practical的一本书,part3还没开始看,先标记一下。
评分站在技术角度看是本好书,但缺少能给你idea的东西
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