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...
評分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。
評分一会是查询偏差，一会是搜索偏差~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
評分这本书虽然标题是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...
評分作者可以说是享誉盛名，但是这本书写出来，基本上章法全无。理论和例子基本上没有几个是适合入门者的，加上翻译有些地方表意不清。初阶入门者看了的话，肯定一团迷雾。 评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评...
用戶評價
衝著Weka的大名
评分衝著Weka的大名
评分衝著Weka的大名
评分衝著Weka的大名
评分需要用到的時候再參考吧
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美書屋 版权所有