数据挖掘实践：机器学习工具与技术

Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition 本书是数据挖掘和机器学习领域的经典著作，作者 Ian H. Witten 和 Eibe Frank 分享了他们在数据挖掘和机器学习方面的经验和知识。该书涵盖了数据挖掘的基本概念、机器学习算法、数据预处理、模型评估、数据挖掘工具和技术等方面的内容。 数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。数据挖掘的目标是发现隐藏在数据中的模式、关系和趋势，从而帮助人们更好地理解和决策。数据挖掘的应用极其广泛，包括商业智能、市场研究、科学研究、医疗保健等领域。 机器学习是数据挖掘的核心技术之一，机器学习算法可以自动地学习和改进，从而使得数据挖掘更加智能和高效。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习三类，常见的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。 数据预处理是数据挖掘的重要步骤之一，包括数据清洁、数据转换、数据缩减等操作。数据预处理的目的是将原始数据转换为适合数据挖掘的格式，以提高数据挖掘的效率和准确性。 模型评估是数据挖掘的另一个重要步骤，包括模型的选择、模型的评估和模型的优化。模型评估的目的是评估模型的性能和泛化能力，以选择最优的模型。 数据挖掘工具和技术是数据挖掘的基础，包括数据挖掘算法、数据挖掘软件和数据挖掘硬件等。常见的数据挖掘工具和技术包括 WEKA、 RapidMiner、 Orange 等。 本书第二版在第一版的基础上进行了更新和改进，增加了新的内容和案例，更加强调实践和应用的方面。该书适合数据挖掘和机器学习领域的初学者和从业者，也适合需要了解数据挖掘和机器学习技术的商业和科研人员。 此外，该书还包括了一些相关的主题，如 Fuzzy Modeling 和 Genetic Algorithms for Data Mining and Exploration、Data Modeling Essentials、Location-Based Services、Database Modeling with Microsoft Visio for Enterprise Architects 等。 本书是数据挖掘和机器学习领域的经典著作，涵盖了数据挖掘和机器学习的基本概念、算法、工具和技术等方面的内容，对数据挖掘和机器学习领域的初学者和从业者具有重要的参考价值。