数据挖掘实践：机器学习工具与技术第三版概要

《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》（Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition）是由伊恩·H·威腾（Ian H. Witten）、埃比·弗兰克（Eibe Frank）和马克·A·霍尔（Mark A. Hall）三位专家合著的一本权威著作。该书作为麻省理工学院出版社（Morgan Kaufmann Publishers）的系列出版物，隶属于Elsevier集团，致力于提供全面的数据挖掘实践指南。 本书第三版专为那些在数据科学领域寻求深入理解和实践经验的专业人士精心设计。它涵盖了广泛的机器学习算法、方法和技术，使读者能够有效地从海量数据中提取有价值的信息。内容包括但不限于聚类分析、关联规则学习、回归分析、决策树、支持向量机、神经网络以及深度学习等核心主题，这些都是现代数据挖掘工作中的基石。 书中详细阐述了如何选择合适的工具和技术来处理不同的数据集，并提供了丰富的实例和实战案例，帮助读者掌握如何将理论知识转化为实际应用。此外，作者强调了数据预处理、模型评估和优化的重要性，确保读者不仅理解技术原理，还能在实际项目中进行有效的操作。 版权方面，本书受法律保护，未经Elsevier出版社书面许可，不得以任何形式复制或传播，无论是电子还是机械方式，如复印、录音或通过任何信息存储和检索系统。读者若需获取许可或了解更详细的信息，可访问Elsevier的官方网站（www.elsevier.com/permissions）查询相关政策和版权代理安排。 《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》是一本不可或缺的参考资料，对于数据挖掘工程师、分析师、研究人员以及机器学习初学者来说，它提供了一个坚实的基础和深入的实践指导，帮助他们在日益竞争激烈的IT行业中提升技能，挖掘出隐藏在数据背后的商业价值。