Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques offers a thorough grounding in machine learning concepts as well as practical advice on applying machine learning tools and techniques in real-world data mining situations. This highly anticipated third edition of the most acclaimed work on data mining and machine learning will teach you everything you need to know about preparing inputs, interpreting outputs, evaluating results, and the algorithmic methods at the heart of successful data mining. Thorough updates reflect the technical changes and modernizations that have taken place in the field since the last edition, including new material on Data Transformations, Ensemble Learning, Massive Data Sets, Multi-instance Learning, plus a new version of the popular Weka machine learning software developed by the authors. Witten, Frank, and Hall include both tried-and-true techniques of today as well as methods at the leading edge of contemporary research.
*Provides a thorough grounding in machine learning concepts as well as practical advice on applying the tools and techniques to your data mining projects *Offers concrete tips and techniques for performance improvement that work by transforming the input or output in machine learning methods *Includes downloadable Weka software toolkit, a collection of machine learning algorithms for data mining tasks-in an updated, interactive interface. Algorithms in toolkit cover: data pre-processing, classification, regression, clustering, association rules, visualization
作者简介
目录信息
读后感
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。
评分一会是查询偏差，一会是搜索偏差~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
评分作者不是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...............................................................................................................................
评分断断续续做了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...
评分我觉得，可以当作weka的使用手册来看，但是比weka自带的指南写的好看。 算法部分的介绍很详细。
用户评价
这本书的阅读体验，像是一次在专业图书馆里的“寻宝之旅”。它不像那些面向初学者的入门书那样，只停留在概念的表面，描绘一个光鲜亮丽的技术前景；它更像是一位资深专家在跟你分享他多年摸爬滚打积累下来的“行业黑话”和“潜规则”。特别是关于模型的可解释性（XAI）那部分，处理得极其到位。在当前这个“黑箱”算法盛行的年代，这本书毫不含糊地指出了，一个准确率高达99%但我们无法解释其决策逻辑的模型，在很多高风险领域是完全不适用的。作者清晰地阐述了LIME和SHAP等工具的原理，但更重要的是，他探讨了“为什么我们需要解释”——是为了合规、为了信任，还是为了改进？这种对技术背后的“目的性”的探讨，极大地提升了本书的格局。我甚至在一些章节中读到了一些关于数据伦理和隐私保护的深入讨论，这些内容在许多同类书籍中往往只是作为脚注一笔带过，但在这里，它们被提升到了与算法本身同等重要的地位。这让我感觉，作者不仅仅是在传授“如何做”，更是在引导读者思考“我们应该做什么”，这对于任何想成为真正数据科学家的读者来说，都是极其宝贵的财富。
评分说实话，我通常对市面上那些充斥着“快速致富”、“一小时精通”口号的技术书籍持保留态度，但这一本完全超出了我的预期。它的精髓在于对“陷阱”的揭示，而不是空洞的赞美。在介绍降维技术的那一章，作者用了整整三页的篇幅，详尽地分析了“过度简化”的危险性，甚至不惜引用了一些失败的商业案例来佐证观点，这让读者感触非常深刻：技术本身是中立的，但使用者的认知偏差才是最大的障碍。这种坦诚和负责任的态度，让我对作者产生了极大的信任感。更让我惊喜的是，书中对特定算法的解释，总是能找到一个非常贴合实际的类比。例如，对贝叶斯定理的解释，它没有直接上概率公式，而是用了一个侦探破案的场景，描述了新证据如何不断修正最初的假设，每一点新的信息都像是在天平上添了一粒沙子，直到天平倾向于某一侧。这种可视化和情景化的教学方法，使得原本抽象的概率推理变得异常直观和易于记忆。我发现，当我在其他地方遇到类似的理论时，我脑海中浮现的不是书本上的公式，而是那个侦探在灯下审视卷宗的画面，这种记忆的锚点建立得非常牢固，也证明了这本书的教学设计是多么的成功和用心。
评分这本书，嗯，拿到手上的时候，我其实是抱着一种既期待又有点忐忑的心情的。封面设计得挺简洁大方的，那种深蓝色调配上银色的字体，看起来就很有专业范儿。我本来以为它会是一本硬邦邦的教科书，全是公式和晦涩难懂的理论，毕竟我对“数据”这个词一直有点敬畏。翻开第一页，发现它居然用了一种非常平易近人的叙事方式来引入主题，有点像一个经验丰富的老向导，不急不躁地领着你进入一片广袤的森林。它没有一开始就砸一堆名词概念，而是从一个实际的生活场景入手，比如“我们每天制造了多少信息垃圾？”或者“如何从海量的客户反馈中找到那个关键的痛点？”这种代入感一下子就拉近了距离。接下来的章节，作者巧妙地将那些复杂的算法和模型，比喻成一个个厨房里的烹饪步骤，每一步都有明确的目的和需要注意的火候。我尤其欣赏它对数据预处理的详尽描述，那部分内容绝对是干货，很多人在实操中都会卡在这一步，而这本书却把它讲得像是在给一块璞玉雕琢一样细致入微。它强调了“脏数据”的危害，并且提供了好几种处理思路，让我感觉自己真的掌握了一套实用的工具箱，而不是空泛的理论知识。读完这部分，我对数据处理的敬畏感少了很多，取而代之的是一种“原来如此，我可以上手试试”的信心。整个阅读过程，更像是一场循序渐进的智力探险，而不是枯燥的学习任务，它真正做到了让复杂的知识变得触手可及。
评分这本书的结构安排，简直可以用“教科书级的严谨”来形容，但它又带着一种罕见的文学色彩。我特别留意了它在不同主题之间的过渡部分，它们的处理方式非常高明。比如，从描述性统计过渡到预测模型的那一章，作者没有简单地罗列模型公式，而是设置了一个“从‘发生了什么’到‘将要发生什么’的思维飞跃”的小节。那一节的文笔非常富有哲思，探讨了人类对未来的预测本能，以及数据科学如何将这种本能理性化、科学化。我感觉自己不是在读一本技术书，而是在阅读一篇关于人类认知与信息世界的深度分析报告。在讲解聚类分析时，它引用的案例并非那种老生常谈的鸢尾花数据集，而是用了一个关于城市化进程中社区划分的案例，那种尺度感和宏大叙事感，让人在理解算法的同时，也能感受到数据背后所承载的社会学意义。书中对模型评估指标的讲解也是独树一帜，它没有止步于准确率和召回率的定义，而是深入探讨了在不同业务场景下，例如医疗诊断和金融风控中，哪种指标的“价值偏向”更高，以及如何权衡这种偏向可能带来的伦理风险。这种深度和广度，让我不得不佩服作者对跨学科知识的融会贯通，这本书读下来，不仅仅是学会了数据挖掘的技术，更重要的是，形成了一种更成熟、更具批判性的数据思维框架。
评分这本书的排版和细节处理，体现了出版方对读者的尊重。字体选择适中，行间距拿捏得当，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我特别喜欢书中那些穿插的“案例速览”模块，它们通常位于每章的末尾，用粗体和色块区分开来，用三五句话总结了一个技术在现实世界中的一次成功或失败的应用。这些速览，就像是为我们这些理论学习者准备的“实践快照”，让我们能够迅速地将刚刚学到的知识点投射到真实的工作场景中去检验。例如，在讲到时间序列分析时，一个速览模块提到了电力负荷预测的挑战，指出季节性和突发事件对模型稳定性的巨大冲击，这比纯理论的讲解要来得生动和具体得多。此外，书中的图表质量非常高，它们不是那种匆忙绘制的示意图，而是经过精心设计的可视化作品，每一个坐标轴、每一个颜色区块都有明确的含义，很多复杂的分布关系，通过一幅图表就能豁然开朗。总而言之，这本书的价值在于它提供了一个完整且成熟的认知体系，它让你从一个“工具使用者”的视角，提升到了一个“系统设计者”的高度，让我对未来的学习和工作都充满了新的方向感和清晰度。
评分数据挖掘入门书，比较实用Weka，讲解了数据挖掘相应的基础算法和理论。内容很多，建议直接读英文版。
评分翻译版就不要去看了真的。。。
评分讲得很清楚, 就是WEKA讲得有点多, 还有为啥作者介绍是韩家炜?
评分翻译版就不要去看了真的。。。
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