数据挖掘实战:第二版实用机器学习工具与技术

4星 · 超过85%的资源 需积分: 32 2 下载量 60 浏览量 更新于2024-07-23 收藏 6.94MB PDF 举报
《数据挖掘:实用机器学习工具与技术(第二版)》(Data Mining, Practical Machine Learning Tools and Techniques 2nd.Ed,由Morgan Kaufmann出版社于2005年出版)是一本权威的数据挖掘领域的参考书籍,它深入探讨了数据挖掘的理论和实践方法。该书第三版由Ian H. Witten、Eibe Frank和Mark A. Hall三位专家合著,他们在书中结合了丰富的实例和实用工具,主要介绍了WEKA这样的机器学习平台。 本书的核心内容围绕数据挖掘的基本概念展开,包括数据预处理、特征选择、分类、聚类、关联规则学习、回归分析等核心算法和技术。读者可以了解到如何利用这些工具和技术从大量数据中发现有价值的信息,以支持商业决策、市场分析、客户行为理解等实际应用场景。 书中详细阐述了如Apriori、ID3、C4.5、CART、神经网络、支持向量机等各种算法的工作原理和实现,以及如何通过实例演示来理解和优化它们。此外,作者还强调了模型评估与验证的重要性,以确保挖掘出的结果具有实际意义和预测准确性。 WEKA(Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一个开源的机器学习软件平台,被广泛用于教学和研究。书中会指导读者如何使用WEKA进行数据挖掘任务,从数据导入、模型训练到结果解释,提供了全面的实践指南。通过这本书,读者不仅能掌握数据挖掘的基础理论,还能掌握如何在实际工作中应用这些工具和技术。 版权方面,本书享有Elsevier公司的版权保护,所有复制或传播必须获得书面许可。读者可以在Elsevier的官方网站上获取更多关于版权政策和使用权限的信息。 《数据挖掘:实用机器学习工具与技术(第二版)》是一部实用且深入的数据挖掘教材,不仅适合研究人员、学生和教师,也是数据分析师和工程师提升技能的宝贵资源。通过阅读本书,读者将能掌握数据挖掘的核心技术和工具,提高数据驱动决策的能力。