具體描述
《數據挖掘實用機器學習技術(原書第2版)》介紹數據挖掘的基本理論與實踐方法。主要內容包括：各種模型(決策樹、關聯規則、綫性模型、聚類、貝葉斯網以及神經網絡)以及在實踐中的運用，所存在缺陷的分析。安全地清理數據集、建立以及評估模型的預測質量的方法，並且提供瞭一個公開的數據挖掘工作平颱Weka。Weka係統擁有進行數據挖掘任務的圖形用戶界麵，有助於理解模型，是一個實用並且深受歡迎的工具。
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讀後感
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.
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...............................................................................................................................
評分国内教科书都是先进来源、历史、分类、发展、趋势等。外国人写的上来稍微介绍一下就像专业知识进军啦
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評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...
用戶評價
比較形象易懂
评分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。
评分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。
评分weka使用手冊
评分當初在網上拼命找，後來在F的書架上看到~
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