《數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱脵C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)(原書(shū)第2版)》介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本理論與實(shí)踐方法。主要內(nèi)容包括：各種模型(決策樹(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、線性模型、聚類(lèi)、貝葉斯網(wǎng)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))以及在實(shí)踐中的運(yùn)用，所存在缺陷的分析。安全地清理數(shù)據(jù)集、建立以及評(píng)估模型的預(yù)測(cè)質(zhì)量的方法，并且提供了一個(gè)公開(kāi)的數(shù)據(jù)挖掘工作平臺(tái)Weka。Weka系統(tǒng)擁有進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的圖形用戶界面，有助于理解模型，是一個(gè)實(shí)用并且深受歡迎的工具。

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