《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。
海報：
具體描述
讀後感
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...
評分 評分一会是查询偏差，一会是搜索偏差~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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...
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用戶評價
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
评分weka使用手冊
评分入門書。1到8章講數據挖掘，內容和《數據挖掘導論》差不多。9到15章講weka的實踐，其中13到15章涉及到weka源碼。
评分主要講分類，順便看WEKA
评分Weka聖經中文版。本科教材。
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