数据挖掘-实用机器

时间:2021-08-20 17:44:08
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更新时间:2021-08-20 17:44:08

数据挖掘

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。


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数据挖掘-实用机器学习技术(中文第二版).pdf

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