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实用机器学习

作者：Sunila Gollapudi

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111598886

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数据挖掘-实用机器学习技术（中文第二版） 评分:

前言 第一部分 机器学习工具与技术 第1章 绪论 1.l 数据挖掘和机器学习 l.2 简单的例子：天气问题和其他 l.3 应用领域- 1.4 机器学习和统计学 1.5 用于搜索的概括 l.6 数据挖掘和道德 1.7 补允读物 第2章 输入概念、实例和属性 2.1 概念 2.2 样本 2.3 属性 2.4 输入准备 2.5 补充读物 第3章 输出：知识表达 3.1 决策表 3.2 决策树 3.3 分类规则 3.4 关联规则 3.5 包含例外的规则 3.6 包含关系的规则 3.7 数值预测树 3.8 基于实例的表达 3.9 聚类 3.10 补充读物 第4章 算法基本方法 4.1 推断基本规则 4.2 统计建模 4.3 分治法：创建决策树 4.4 覆盖算法：建立规则 4.5 挖掘关联规州 4.6 线性模型 4.7 基于实例的学习 4.8 聚类 4.9 补充读物 第5章 可信度：评估机器学习结果 5.1 训练和测试 5.2 预测性能 5.3 交叉验证 5.4 其他估计法 5.5 可信度：评估机器学习结果 5.6 预测概率 5.7 计算成本 5.8 评估数值预测 5.9 最短描述长度原理 5.10 聚类方法中应用MDL原理 5.1l 补充读物 第6章 实现：真正的机器学习方案 …… 第7章 转换：处理输入和输出 第8章 继续扩展和应用 第9章 Weka简介 第10章 Explorer界面 第1l章 Knowledge Flow界面 第12章 Experimenter界面 第13章 命令行界面 第14章 嵌入式机器学习 第15章 编写新学习方案 参考文献 索引

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上传时间：2015-06 大小：49.79MB
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