数据挖掘--聚文网

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内容简介

威滕、弗兰克、霍尔所著的《数据挖掘(实用机器学习工具与技术原书第3版)》是机器学习和数据挖掘领域的经典畅销教材，被众多国外名校选为教材。书中详细介绍用于数据挖掘领域的机器学习技术和工具以及实践方法，并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka。本书主要内容包括：数据输入/输出、知识表示、数据挖掘技术（决策树、关联规则、基于实例的学习、线性模型、聚类、多实例学习等）以及在实践中的运用。本版对上一版内容进行了全面更新，以反映自第2版出版以来数据挖掘领域的技术变革和新方法，包括数据转换、集成学习、大规模数据集、多实例学习等，以及新版的Weka机器学习软件。
《数据挖掘(实用机器学习工具与技术原书第3版)》逻辑严谨、内容详实、极富实践性，适合作为高等院校本科生或研究所的教材，也可供相关技术人员参考。

作者简介

Ian H. Witten 新西兰怀卡托大学计算机科学系教授，ACM Fellow和新西兰皇家学会Fellow，曾荣获2004年国际信息处理研究协会（IFIP）颁发的Namur奖项。他的研究兴趣包括语言学习、信息检索和机器学习。

Eibe Frank 新西兰怀卡托大学计算机科学系副教授，《Machine Learning Journal》和《Journal of Artificial Intelligence Research》编委。

Mark A. Hall 新西兰怀卡托大学名誉副研究员，曾获得2005年ACM SIGKDD服务奖。

李川博士，副教授，四川大学计算机学院数据库知识工程研究所副所长，中国计算机学会数据库专委会委员。主持国家自然科学基金青年基金等项目多项，合作发表论文30余篇，获四川省科技成果二等奖1项。

出版者的话
译者序
前言
致谢
第一部分数据挖掘简介
第1章绪论
1.1 数据挖掘和机器学习
1.1.1 描述结构模式
1.1.2 机器学习
1.1.3 数据挖掘
1.2 简单的例子：天气问题和其他问题
1.2.1 天气问题
1.2.2 隐形眼镜：一个理想化的问题
1.2.3 鸢尾花：一个经典的数值型数据集
1.2.4 CPU性能：介绍数值预测
1.2.5 劳资协商：一个更真实的例子
1.2.6 大豆分类：一个经典的机器学习的成功例子
1.3 应用领域
1.3.1 Web挖掘
1.3.2 包含评判的决策
1.3.3 图像筛选
1.3.4 负载预测
1.3.5 诊断
1.3.6 市场和销售
1.3.7 其他应用
1.4 机器学习和统计学
1.5 将泛化看做搜索
1.5.1 枚举概念空间
1.5.2 偏差
1.6 数据挖掘和道德
1.6.1 再识别
1.6.2 使用个人信息
1.6.3 其他问题
1.7 补充读物
第2章输入：概念、实例和属性
第3章输出：知识表达
第4章算法：基本方法
第5章可信度：评估学习结果
第二部分高级数据挖掘
第6章实现：真正的机器学习方案
第7章数据转换
第8章集成学习
第9章继续：扩展和应用
第三部分 Weka数据挖掘平台
第10章 Weka简介
第11章 Explorer界面
第12章 Knowledge Flow界面
第13章 Experimenter界面
第14章命令行界面
第15章嵌入式机器学习
第16章编写新的学习方案
第17章 Weka Explorer的辅导练习
参考文献
索引

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