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《数据挖掘-实用机器学习技术》pdf电子书免费下载


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数据挖掘-实用机器学习技术

作者:(新西兰)威滕(Witten,I.H.),(新西兰)弗兰克(Frank,E.),董琳

页数:363

出版社:机械工业出版社

《数据挖掘-实用机器学习技术》介绍

本书介绍数据挖掘的基本理论与实践方法。主要内容包括:各种模型(决策树,关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用,所存任缺陷的分析。安全地清理数据集、建立以及评估模型的预测质量的方法,并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka。Weka系统拥有进行数据挖掘仟务的图形用户界面,有助于理解模型,是一个实用并且深受欢迎的工具。

本书适合作为高等学校本科生或研究生的教材,也可供相关技术人员参考。

Ian H.Witten,新西兰怀卡托大学计算机科学系教授,ACM和新西兰皇(IFIP)颁发的Namur奖项。他的著作包括《Managing Gigabytes:Compressing and Indexing Documents and Images》、《How to Build a Digital Library》以及众多的期刊和学会文章。


《数据挖掘-实用机器学习技术》目录

出版者的话

专家指导委员会

译者序

中文版前言

前言

第一部分 机器学习工具与技术

第1章 绪论

1.l 数据挖掘和机器学习

l.2 简单的例子:天气问题和其他

l.3 应用领域-

1.4 机器学习和统计学

1.5 用于搜索的概括

l.6 数据挖掘和道德

1.7 补允读物

第2章 输入概念、实例和属性

2.1 概念

2.2 样本

2.3 属性

2.4 输入准备

2.5 补充读物

第3章 输出:知识表达

3.1 决策表

3.2 决策树

3.3 分类规则

3.4 关联规则

3.5 包含例外的规则

3.6 包含关系的规则

3.7 数值预测树

3.8 基于实例的表达

3.9 聚类

3.10 补充读物

第4章 算法基本方法

4.1 推断基本规则

4.2 统计建模

4.3 分治法:创建决策树

4.4 覆盖算法:建立规则

4.5 挖掘关联规州

4.6 线性模型

4.7 基于实例的学习

4.8 聚类

4.9 补充读物

第5章 可信度:评估机器学习结果

5.1 训练和测试

5.2 预测性能

5.3 交叉验证

5.4 其他估计法

5.5 可信度:评估机器学习结果

5.6 预测概率

5.7 计算成本

5.8 评估数值预测

5.9 最短描述长度原理

5.10 聚类方法中应用MDL原理

5.1l 补充读物

第6章 实现:真正的机器学习方案

……

第7章 转换:处理输入和输出

第8章 继续扩展和应用

第9章 Weka简介

第10章 Explorer界面

第1l章 Knowledge Flow界面

第12章 Experimenter界面

第13章 命令行界面

第14章 嵌入式机器学习

第15章 编写新学习方案

参考文献

索引

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计算机网络/服务器
数据库技术
计算机F

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