具体描述
【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。
作者简介
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。
目录信息
· · · · · · (收起)
读后感
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评分 评分一会是查询偏差，一会是搜索偏差~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
评分这本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...
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用户评价
站在技术角度看是本好书，但缺少能给你idea的东西
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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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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