数据挖掘实践：机器学习与技术指南

"数据挖掘（非扫描版）——一本实用的机器学习类工具书，由Ian H. Witten和Eibe Frank合著，属于Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems系列，涵盖了数据挖掘和机器学习的实用技术和工具。" 在数据挖掘领域，这本书《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》是不可或缺的经典之作。它深入浅出地介绍了数据挖掘的核心概念，包括数据预处理、特征选择、模型构建以及评估等关键步骤。书中不仅涵盖了传统的统计方法，还讨论了如决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯网络和聚类算法等多种机器学习模型。这些模型在预测、分类、关联规则挖掘等方面有着广泛的应用。 对于数据挖掘中的非结构化数据处理，如文本挖掘和网络数据挖掘，书中也有所涉及。例如，通过案例分析，作者解释了如何从网页数据中提取知识，这是由Soumen Chakrabarti的《Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data》一书进一步深化的主题。此外，书中还介绍了模糊建模和遗传算法在数据挖掘与探索中的应用，这在Fuzzy Modeling and Genetic Algorithms for Data Mining and Exploration一书中也有深入探讨。 在数据库管理和设计方面，书中可能涵盖了数据库建模，如关系模型、ER图以及使用Microsoft Visio进行企业架构的数据建模，这些内容在《Database Modeling with Microsoft® Visio for Enterprise Architects》中得到详细阐述。同时，书中可能涉及了SQL语言和数据库优化，如理解SQL:1999标准、对象关系特性以及数据库调优原则和技巧，这些都是《Advanced SQL: 1999》和《Database Tuning》这两本书的重点。 此外，由于数据挖掘与地理位置服务（Location-Based Services）的结合越来越紧密，书中可能也会触及到这一领域，尽管这不是主要焦点，但读者可能会发现与Jochen Schiller和Agnès Voisard的《Location-Based Services》一书中的内容有所交叉。 《数据挖掘（非扫描版）》是一本全面覆盖数据挖掘和机器学习实践的书籍，它将理论与实际应用相结合，为读者提供了丰富的知识和技术，适合于希望提升数据驱动决策能力的专业人士或学生。通过学习这本书，读者不仅可以掌握数据挖掘的基本技能，还能了解到最新的研究进展和工业界最佳实践。