实用机器学习-孙亮&黄倩-人民邮电出版社-2017.pdf

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《数据挖掘实用机器学习技术(原书第2版)》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,所存在缺陷的分析。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任务的图形用户界面,有助于理解模型,是一个实用并且深受欢迎的工具。

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