数据挖掘与实践机器学习：第三版工具与技术

《数据挖掘实用机器学习实践》第三版是一本深入讲解数据挖掘和机器学习实践的专业书籍，由Ian H. Witten、Eibe Frank和Mark A. Hall三位作者共同编著。该书作为Morgan Kaufmann出版社的一部分，隶属于Elsevier集团，体现了在信息技术领域内的权威性和实用性。 本书旨在为读者提供一套全面的数据挖掘工具和技术，帮助他们在实际工作中有效地处理和分析大量数据，从而发现隐藏的模式、趋势和有价值的信息。作为第三版，它不仅继承了前两版的精华，还结合了最新的研究成果和行业发展趋势，以适应不断变化的数据科学环境。 内容覆盖了数据预处理、特征选择、聚类、分类、关联规则学习、回归分析、异常检测等多个核心数据挖掘技术。书中不仅深入阐述理论原理，还提供了大量的实例和案例研究，让读者能够通过实践操作掌握这些技术。此外，对于每个主题，作者都会详细介绍相关的算法和方法，以及如何在实际项目中优化和应用它们。 版权方面，该书受Elsevier Inc.保护，任何复制或传播都必须得到书面许可。读者可以通过Elsevier的官方网站（www.elsevier.com/permissions）了解详细的授权政策和与版权机构的合作安排。 《数据挖掘实用机器学习实践》是一部不可或缺的参考书，无论是对数据科学家、分析师，还是对希望提升数据驱动决策能力的企业和组织，都具有很高的参考价值。通过阅读这本书，读者将能够提升自己的数据分析技能，并在大数据时代中发挥更大的作用。