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
这种书的翻译都是一个导师，找多个研究生每人分俩章节，对这金山词霸翻译的，能好到哪里。所以要读还是读原版。
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...
评分这本书确实如所知道的那样，翻译得很水。很多一些概念的东西就像把你隔在某种屏障外，然后其实说的并不是那么枯燥的东西………… 本书主要还是介绍机器学习的，用这本书的目的就是为了了解weka中算法实现的思想。从这点出发这本书还算是比较值当的了，比官方的文档确实还是要精...
评分----------------------------------------- 外文教材， 外文参考书 请咨询 http://shop35575714.taobao.com ----------------------------------------
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。
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
评分站在技术角度看是本好书，但缺少能给你idea的东西
评分讲解非常细致, 好书
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