内容简介：



描述



数据挖掘：实用的机器学习工具和技术，第四版，提供了机器学习概念的全面基础，并提供了在实际数据挖掘情况下应用这些工具和技术的实用建议。这份备受期待的关于数据挖掘和机器学习的最受好评的第四版向读者介绍了他们准备前进所需的一切，从准备输入，解释输出，评估结果到成功的数据挖掘方法的核心算法方法。



广泛的更新反映了自上一版以来该领域发生的技术变化和现代化，包括有关概率方法和深度学习的大量新章节。本书随附的是怀卡托大学流行的WEKA机器学习软件的新版本。Witten，Frank，Hall和Pal的作者结合了当今的技术和当代研究前沿的方法。



主要特征



• 提供机器学习概念的全面基础知识，以及有关将工具和技术应用于数据挖掘项目的实用建议
• 提出了用于提高性能的具体技巧和技术，这些技巧和技术通过转换机器学习方法中的输入或输出来起作用
• 包括可下载的WEKA软件工具包，用于数据挖掘任务的全面机器学习算法集合-易于使用的交互式界面
• 包括开放式在线课程，介绍本书中材料的实际应用



读者



数据分析师，数据科学家，数据架构师。商业分析师，计算机科学专业的学生上数据挖掘和机器学习课程









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