实战数据挖掘:Weka工具与技术指南
5星 · 超过95%的资源 需积分: 4 173 浏览量
更新于2024-09-17
收藏 9.07MB PDF 举报
"Data Mining--Practical Machine Learning Tools and Techniques.pdf"
本书《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》是数据挖掘领域的一本经典著作,由Ian H. Witten和Eibe Frank共同撰写,属于Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems系列。这本书主要关注的是将机器学习技术应用于数据挖掘的实践方法,特别是介绍了Weka这一强大的开源数据挖掘工具。
在数据挖掘领域,本书深入浅出地讲解了各种核心概念和技术,包括预处理、特征选择、分类、回归、聚类、关联规则学习等。预处理是数据挖掘的第一步,它涉及到数据清洗、缺失值处理、异常值检测以及数据转换等任务,确保输入到模型的数据质量。特征选择则是从原始数据中挑选出对预测目标最有影响力的属性,有助于提高模型的效率和准确性。
分类和回归是监督学习的重要组成部分,用于预测离散和连续的输出变量。书中可能详细介绍了决策树、贝叶斯分类、支持向量机(SVM)、神经网络等多种算法。而无监督学习如聚类,是数据挖掘中的重要方法,用于发现数据的内在结构,如K-means、层次聚类等。
关联规则学习是发现数据集中的频繁项集和强规则,常用于市场篮子分析,如著名的“啤酒与尿布”案例。此外,书中可能还涵盖了集成学习、Boosting、Bagging等提高模型性能的技术。
书中的一个亮点是Weka的介绍,这是一个用Java编写的开源数据挖掘软件,包含了多种数据预处理工具和机器学习算法,用户友好的界面使得初学者也能快速上手。通过Weka,读者可以实际操作并理解这些理论知识在实际问题中的应用。
此外,书中的标签"Data Mining Business Intelligence"表明,本书不仅涵盖纯粹的学术研究,也关注如何将数据挖掘技术应用于商业智能中,比如预测分析、客户细分、市场营销策略等。
这本书是数据科学家、数据工程师、机器学习从业者和学生们的宝贵资源,它提供了丰富的理论知识和实践经验,帮助读者掌握数据挖掘和机器学习的核心技术,并能够利用Weka这样的工具解决实际问题。无论是对于提升个人技能还是推动业务发展,都具有很高的价值。
2018-12-22 上传
2011-04-10 上传
2010-03-06 上传
2019-03-14 上传
2007-10-27 上传
2008-04-12 上传
2011-03-05 上传
2013-08-23 上传
2017-10-28 上传
winddarklj
- 粉丝: 1
- 资源: 1
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手