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数据挖掘-实用机器学习工具与技术-(英文版.第3版)

数据挖掘-实用机器学习工具与技术-(英文版.第3版)

作者:威滕
出版社:机械工业出版社出版时间:2012-03-01
开本: 16开 页数: 629
中 图 价:¥46.4(4.3折) 定价  ¥108.0 登录后可看到会员价
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数据挖掘-实用机器学习工具与技术-(英文版.第3版) 版权信息

数据挖掘-实用机器学习工具与技术-(英文版.第3版) 本书特色

本书是机器学习和数据挖掘领域的经典畅销教材,被众多国外名校选为教材。书中不仅详细介绍机器学习的基本理论,还对实际工作中应用的相关工具和技术提了一些建议。本版对上一版内容进行了全面更新,以反映自第2版出版以来数据挖掘领域的技术变革和新方法,包括数据转换、集成学习、大规模数据集、多示例学习方面的新材料,以及新版的Weka机器学习软件。 本书逻辑严密、内容翔实、极富实践性,适合作为高等学校本科生或研究生的教材,也可供相关技术人员参考。 “本书既含理论又有实践应用,并且关注实践是本书的一大特色。对于从事数据挖掘和机器学习方面工作的每位读者,我强烈推荐本书!” —— Dorian Pyle 《Data Preparation for Data Mining》和《Business Modeling for Data Mining》的作者 “本书在数据挖掘技术领域备受推崇,是数据挖掘分析师的必读之物!” —— Herb Edelstein Two Crows Consulting公司首席数据挖掘咨询顾问 “这是我*喜爱的数据挖掘书籍之一,书中不仅循序渐进地介绍了各类算法,还辅以丰富实例,详细阐述了如何应用这些算法解决实际数据挖掘问题。这本书不但有益于学习使用Weka软件,而且还会帮助你了解各类机器学习算法。” —— Tom Breur XLNT Consulting公司首席咨询顾问

数据挖掘-实用机器学习工具与技术-(英文版.第3版) 内容简介

《数据挖掘:实用机器学习工具与技术(英文版?第3版)》是机器学习和数据挖掘领域的经典畅销教材,被众多国外名校选为教材。书中不仅详细介绍机器学习的基本理论,还对实际工作中应用的相关工具和技术提了一些建议。本版对上一版内容进行了全面更新,以反映自第2版出版以来数据挖掘领域的技术变革和新方法,包括数据转换、集成学习、大规模数据集、多示例学习方面的新材料,以及新版的Weka机器学习软件。 《数据挖掘:实用机器学习工具与技术(英文版?第3版)》逻辑严密、内容翔实、极富实践性,适合作为高等学校本科生或研究生的教材,也可供相关技术人员参考。

数据挖掘-实用机器学习工具与技术-(英文版.第3版) 目录

PREFACEUpdated and Revised ContentSecond EditionThird EditionACKNOWLEDGMENTSABOUT THE AUTHORSPART Ⅰ INTRODUCTION TO DATA MININGCHAPTER 1 What's It All About?CHAPTER 2 Input:Concepts,Itances,and AttributesCHAPTER 3 Output:Knowledge RepresentationCHAPTER 4 Algorithms:The Basic MethodsCHAPTER 5 Credibility:Evaluating What's Been LearnedPART Ⅱ ADVANCED DATA MININGCHAPTER 6 Implementatio:Real Machine Learning SchemesCHAPTER 7 Data TraformatioCHAPTER 8 Eemble LearningCHAPTER 9 Moving on:Applicatio and BeyondPART Ⅲ THE WEKA DATA MINING WORKBENCHCHAPTER 10 Introduction to WekaCHAPTER 11 The ExplorerCHAPTER 12 The Knowledge Flow InterfaceCHAPTER 13 The ExperimenterCHAPTER 14 The Command-Line InterfaceCHAPTER 15 Embedded Machine LearningCHAPTER 16 Writing New Learning SchemesCHAPTER 17 Tutorial Exercises for the Weka ExplorerREFERENCESINDEX
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数据挖掘-实用机器学习工具与技术-(英文版.第3版) 作者简介

lan H.Witten新西兰怀卡托大学计算机科学系教授,ACM Fellow和新西兰皇家学会Fellow,曾荣获2004年国际信息处理研究协会(IFIP)颁发的Namur奖项。他的研究兴趣包括语言学习、信息检索和机器学习。 Eibe Frank新西兰怀卡托大学计算机科学系副教授,是《Machine Lea rningJou rnal》和《Jou rnal ofArtificial Intelligence Research》编委。 Mark A.Hall新西兰怀卡托大学名誉副研究员,曾获得2005年ACM SIGKDD服务奖。

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