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数据挖掘实用机器学习技术(原书第2版)

作 者:[新西兰] 威滕(Witten I.H.) 著,董琳 等 译

出版社:机械工业出版社

简介
本书介绍数据挖掘的基本理论与实践方法。主要内容包括:各种模型(决策树,关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用,所存任缺陷的分析。安全地清理数据集、建立以及评估模型的预测质量的方法,并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka。Weka系统拥有进行数据挖掘仟务的图形用户界面,有助于理解模型,是一个实用并且深受欢迎的工具。   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。