本書對1999年的初版做瞭重大的改動。雖說核心概念沒有變化，但本書進行瞭更新使其能反映過去5年裏的變化，參考文獻幾乎翻瞭一番。新版的重要部分包括：30個新的技術章節；一個加強瞭的具有交互式界麵的Weka機器學習工作平颱；有關神經網絡的完整信息，一個有關貝葉斯網絡的新節；等等。
本書提供瞭機器學習概念的完整基礎，此外還針對實際工作中應用相關工具和技術提齣瞭一些建議，在本書中你將發現：
●成功數據挖掘技術的核心算法，包括曆經考驗的真實技術及前沿的方法。
●轉換輸入或輸齣以改善性能的方法。
●可下載的Weka軟件??一個用於數據挖掘任務的機器學習算法的集閤，包括用於數據預處理、分類、迴歸、聚類、關聯規則以及在新的交互式界麵上可視化的工具。
具體描述
讀後感
这本书虽然标题是Data Mining，但是核心内容还是机器学习。我理解“数据挖掘”主要指的还是KDD，即基于数据库的知识发现。在这个领域，基本的方法是聚类和关联规则发现；而在机器学习领域，主要研究的是分类。 这本书的内容主要是分类，也有一部分聚类的内容，关联规则发现基...
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評分断断续续做了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...
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評分作者不是Jiawei Han好嘛. 没读过写什么书评! 作者是怀卡托大学的Ian和Eibe, Weka的发明人. 没看过别瞎BB. 豆瓣写错author你们就顺杆爬有意思么...............................................................................................................................
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评分衝著Weka的大名
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