Ian H. Witten 新西蘭懷卡托大學計算機科學係教授,ACM Fellow和新西蘭皇傢學會Fellow,曾榮獲2004年國際信息處理研究協會(IFIP)頒發的Namur奬項。他的研究興趣包括語言學習、信息檢索和機器學習。
Eibe Frank 新西蘭懷卡托大學計算機科學係副教授,是《Machine Learning Journal》和《Journal of Artificial Intelligence Research》的編委。
Mark A. Hall 新西蘭懷卡托大學名譽副研究員,曾獲得2005年ACM SIGKDD 服務奬。
【編輯推薦】
假如你需要對數據進行分析和理解,本書以及相關的Weka工具包是一個絕佳的起步。
--摘自本書序, Jim Gray (圖靈奬獲得者)
“本書既含理論又有實踐應用,並且關注實踐是本書的一大特色。對於從事數據挖掘和機器學習方麵工作的每位讀者,我強烈推薦本書!”
——Dorian Pyle,《Data Preparation for Data Mining》和《Business Modeling for Data Mining》的作者
“本書在數據挖掘技術領域備受推崇,是數據挖掘分析師的必讀之物!”
——Herb Edelstein,Two Crows Consulting公司首席數據挖掘谘詢顧問
“這是我最喜愛的數據挖掘書籍之一,書中不僅循序漸進地介紹瞭各類算法,還輔以豐富實例,詳細闡述瞭如何應用這些算法解決實際數據挖掘問題。這本書不但有益於學習使用Weka軟件,而且還會幫助你瞭解各類機器學習算法。”
——Tom Breur,XLNT Consulting公司首席谘詢顧問
【內容簡介】
本書是機器學習和數據挖掘領域的經典暢銷教材,被眾多國外名校選為教材。書中不僅詳細介紹機器學習的基本理論,還對實際工作中應用的相關工具和技術提瞭一些建議。本版對上一版內容進行瞭全麵更新,以反映自第2版齣版以來數據挖掘領域的技術變革和新方法,包括數據轉換、集成學習、大規模數據集、多示例學習方麵的新材料,以及新版的Weka機器學習軟件。
本書邏輯嚴密、內容翔實、極富實踐性,適閤作為高等學校本科生或研究生的教材,也可供相關技術人員參考。
發表於2024-11-13
數據挖掘 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
作者可以說是享譽盛名,但是這本書寫齣來,基本上章法全無。理論和例子基本上沒有幾個是適閤入門者的,加上翻譯有些地方錶意不清。初階入門者看瞭的話,肯定一團迷霧。 評論太短瞭嘛?評論太短瞭嘛?評論太短瞭嘛?評論太短瞭嘛?評論太短瞭嘛?評論太短瞭嘛?評論太短瞭嘛?評...
評分這種書的翻譯都是一個導師,找多個研究生每人分倆章節,對這金山詞霸翻譯的,能好到哪裏。所以要讀還是讀原版。
評分翻譯的不大好,譬如:指針與引用的"引用(reference)",被翻譯成"參考";JavaBean被翻譯為Java豆;異常的"拋齣"被翻譯為"丟棄".... 不過對於想學習Weka,研究Weka源碼的朋友來說,該書的算法介紹和軟件使用還是很不錯的.
評分一會是查詢偏差,一會是搜索偏差~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
評分這本書確實如所知道的那樣,翻譯得很水。很多一些概念的東西就像把你隔在某種屏障外,然後其實說的並不是那麼枯燥的東西………… 本書主要還是介紹機器學習的,用這本書的目的就是為瞭瞭解weka中算法實現的思想。從這點齣發這本書還算是比較值當的瞭,比官方的文檔確實還是要精...
圖書標籤: 數據挖掘 機器學習 人工智能 weka Data-Mining 數據分析 IT 計算機
講解非常細緻, 好書
評分比較強調How和Practical的一本書,part3還沒開始看,先標記一下。
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評分講解非常細緻, 好書
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