《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2025-02-02
數據挖掘實用機器學習技術 2025 pdf epub mobi 電子書 下載
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評分這本書雖然標題是Data Mining,但是核心內容還是機器學習。我理解“數據挖掘”主要指的還是KDD,即基於數據庫的知識發現。在這個領域,基本的方法是聚類和關聯規則發現;而在機器學習領域,主要研究的是分類。 這本書的內容主要是分類,也有一部分聚類的內容,關聯規則發現基...
評分這本書雖然標題是Data Mining,但是核心內容還是機器學習。我理解“數據挖掘”主要指的還是KDD,即基於數據庫的知識發現。在這個領域,基本的方法是聚類和關聯規則發現;而在機器學習領域,主要研究的是分類。 這本書的內容主要是分類,也有一部分聚類的內容,關聯規則發現基...
評分 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。
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
weka的兩個作者是本書的作者。本書相對於之前標注的機器學習,是一本應用性較強的讀物,其中介紹的weka是不錯的數據挖掘的工具,剛好我項目中也用到瞭這個工具,所以本書對我來說是一個非常不錯的能夠將理論應用到工具實現的指導書。
評分書的後一半在講解weka,可以作為weka的使用指南。前一半發揮齣瞭正常功力。
評分Weka聖經中文版。本科教材。
評分非常實用的一本入門書,不過如果試圖瞭解詳細的機器學習的算法還是算瞭,亮點在於最後對於weka的講解
評分Weka聖經中文版。本科教材。
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