《數據挖掘實用機器學習技術(原書第2版)》介紹數據挖掘的基本理論與實踐方法。主要內容包括:各種模型(決策樹、關聯規則、綫性模型、聚類、貝葉斯網以及神經網絡)以及在實踐中的運用,所存在缺陷的分析。安全地清理數據集、建立以及評估模型的預測質量的方法,並且提供瞭一個公開的數據挖掘工作平颱Weka。Weka係統擁有進行數據挖掘任務的圖形用戶界麵,有助於理解模型,是一個實用並且深受歡迎的工具。
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發表於2025-03-04
數據挖掘實用機器學習技術 2025 pdf epub mobi 電子書 下載
國內教科書都是先進來源、曆史、分類、發展、趨勢等。外國人寫的上來稍微介紹一下就像專業知識進軍啦
評分我覺得,可以當作weka的使用手冊來看,但是比weka自帶的指南寫的好看。 算法部分的介紹很詳細。
評分一會是查詢偏差,一會是搜索偏差~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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.
評分國內教科書都是先進來源、曆史、分類、發展、趨勢等。外國人寫的上來稍微介紹一下就像專業知識進軍啦
圖書標籤: 數據挖掘 機器學習 人工智能 計算機 weka 計算機科學 人工智能與信息處理 數據采集
: TP311.13/5272-1
評分對於理解Weka,這本書非常不錯
評分對於理解Weka,這本書非常不錯
評分2008-04-10HUST圖書館~
評分比較形象易懂
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