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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。

可讀性較差，以概念為主，少部分僞代碼，對於深刻理解還需要專門藉閱挖掘算法類的書籍，但是內容適閤初步接觸機器學習與數據挖掘交叉領域的學生。讀過後發現自己的理論知識很清晰明瞭。

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

在數據挖掘裏到處可見的一個栗子：亞馬遜通過關聯挖掘發現購買尿布和啤酒這兩個完全想不起的商品關聯性很高，於是將這兩種商品放在一起提高瞭銷量。後來發現是男人被老婆叫去買尿布，然後他們會隨帶買啤酒。書的內容偏嚮數理和算法，欠缺實踐性。

: TP311.13/5272-1

翻译的不大好，譬如：指针与引用的"引用(reference)"，被翻译成"参考"；JavaBean被翻译为Java豆；异常的＂抛出＂被翻译为＂丢弃＂.... 　　不过对于想学习Weka,研究Weka源码的朋友来说,该书的算法介绍和软件使用还是很不错的.  

翻译的不大好，譬如：指针与引用的"引用(reference)"，被翻译成"参考"；JavaBean被翻译为Java豆；异常的＂抛出＂被翻译为＂丢弃＂.... 　　不过对于想学习Weka,研究Weka源码的朋友来说,该书的算法介绍和软件使用还是很不错的.  

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...  

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...

翻译的不大好，譬如：指针与引用的"引用(reference)"，被翻译成"参考"；JavaBean被翻译为Java豆；异常的＂抛出＂被翻译为＂丢弃＂.... 　　不过对于想学习Weka,研究Weka源码的朋友来说,该书的算法介绍和软件使用还是很不错的.