Java知识分享网 - 轻松学习从此开始!    

Java知识分享网

Java1234官方群25:java1234官方群17
Java1234官方群25:838462530
        
SpringBoot+SpringSecurity+Vue+ElementPlus权限系统实战课程 震撼发布        

最新Java全栈就业实战课程(免费)

springcloud分布式电商秒杀实战课程

IDEA永久激活

66套java实战课程无套路领取

锋哥开始收Java学员啦!

锋哥开始收Java学员啦!
当前位置: 主页 > Java文档 > Java基础相关 >

《数据挖掘:实用机器学习技术》(第二版)PDF 下


分享到:
时间:2015-05-26 08:39来源:https://download.csdn.net/ 作者:转载  侵权举报
《数据挖掘:实用机器学习技术》(第二版)PDF 下载
失效链接处理
《数据挖掘:实用机器学习技术》(第二版)PDF 下载

转载自:https://download.csdn.net/download/hery3504/10351683

下载地址:
版权归出版社和原作者所有,链接已删除,请购买正版
 
 
电子版仅供预览及学习交流使用,下载后请24小时内删除,支持正版,喜欢的请购买正版书籍:《数据挖掘:实用机器学习技术》(第二版)
 
图书简介:
本书对1999年的初版做了重大的改动。虽说核心概念没有变化,但本书进行了更新使其能反映过去5年里的变化,参考文献几乎翻了一番。新版的重要部分包括:30个新的技术章节;一个加强了的具有交互式界面的Weka机器学习工作平台;有关神经网络的完整信息,一个有关贝叶斯网络的新节;等等。
  本书提供了机器学习概念的完整基础,此外还针对实际工作中应用相关工具和技术提出了一些建议,在本书中你将发现: 
  ●成功数据挖掘技术的核心算法,包括历经考验的真实技术及前沿的方法。 
  ●转换输入或输出以改善性能的方法。
  ●可下载的Weka软件??一个用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合,包括用于数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上可视化的工具。
 
相关截图:
 
图书目录:
Foreword
Preface
Part I Machine learning tools and techniques
1. What?s it all about? 
1.1 Data mining and machine learning 
1.2 Simple examples: the weather problem and others 
1.3 Fielded applications 
1.4 Machine learning and statistics 
1.5 Generalization as search 
1.6 Data mining and ethics 
1.7 Further reading 
2. Input: Concepts, instances, attributes 
2.1 What?s a concept? 
2.2 What?s in an example?
2.3 What?s in an attribute? 
2.4 Preparing the input 
2.5 Further reading 
3. Output: Knowledge representation 
3.1 Decision tables 
3.2 Decision trees 
3.3 Classification rules 
3.4 Association rules 
3.5 Rules with exceptions 
3.6 Rules involving relations
3.7 Trees for numeric prediction 
3.8 Instance-based representation 
3.9 Clusters 
3.10 Further reading 
4. Algorithms: The basic methods 
4.1 Inferring rudimentary rules 
4.2 Statistical modeling 
4.3 Divide-and-conquer: constructing decision trees 
4.4 Covering algorithms: constructing rules 
4.5 Mining association rules 
4.6 Linear models 
4.7 Instance-based learning 
4.8 Clustering 
4.9 Further reading 
5. Credibility: Evaluating what?s been learned 
5.1 Training and testing 
5.2 Predicting performance 
5.3 Cross-validation 
5.4 Other estimates 
5.5 Comparing data mining schemes 
5.6 Predicting probabilities 
5.7 Counting the cost 
5.8 Evaluating numeric prediction 
5.9 The minimum description length principle 
5.10 Applying MDL to clustering 
5.11 Further reading 
6. Implementations: Real machine learning schemes 
6.1 Decision trees 
6.2 Classification rules 
6.3 Extending linear models 
6.4 Instance-based learning 
6.5 Numeric prediction 
6.6 Clustering 
6.7 Bayesian networks 
7. Transformations: Engineering the input and output 
7.1 Attribute selection 
7.2 Discretizing numeric attributes 
7.3 Some useful transformations 
7.4 Automatic data cleansing 
7.5 Combining multiple models 
7.6 Using unlabeled data 
7.7 Further reading 
8. Moving on: Extensions and applications 
8.1 Learning from massive datasets 
8.2 Incorporating domain knowledge 
8.3 Text and Web mining 
8.4 Adversarial situations 
8.5 Ubiquitous data mining 
8.6 Further reading 
Part II: The Weka machine learning workbench 
9. Introduction to Weka 
9.1 What?s in Weka? 
9.2 How do you use it? 
9.3 What else can you do?
9.4 How do you get it? 
10. The Explorer 
10.1 Getting started 
10.2 Exploring the Explorer 
10.3 Filtering algorithms 
10.4 Learning algorithms 
10.5 Meta-learning algorithms 
10.6 Clustering algorithms 
10.7 Association-rule learners 
10.8 Attribute selection 
11. The Knowledge Flow interface 
11.1 Getting started 
11.2 Knowledge Flow components 
11.3 Configuring and connecting the components 
11.4 Incremental learning 
12. The Experimenter 
12.1 Getting started 
12.2 Simple setup 
12.3 Advanced setup 
12.4 The Analyze panel
12.5 Distributing processing over several machines 
13. The command-line interface 
13.1 Getting started 
13.2 The structure of Weka 
13.3 Command-line options 
14. Embedded machine learning 
……
15. Writing new learning schemes 
References 
Index
 
------分隔线----------------------------

锋哥公众号


锋哥微信


关注公众号
【Java资料站】
回复 666
获取 
66套java
从菜鸡到大神
项目实战课程

锋哥推荐