数据挖掘实用机器学习技术（原书第2版）
图书信息
书名：数据挖掘实用机器学习技术（原书第2版）作者：威滕,Witten I.H.,董琳
包装：平装
开本：16
页数：362页
出版社：机械工业出版社
出版时间：2006-3
图书简介
数据挖掘实用机器学习技术（原书第2版）详细介绍了数据挖掘的各种基本理论及实践方法，着重介绍了各种机器学习模型，包括决策树、关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网和神经网络等，以及在实践中的应用。本书除了提供一个公开的数据挖掘工作平台Weka之外，还介绍了如何安全地清理数据集、建立和评估模型的预测质量的方法，以及如何分析和修复模型的缺陷。本书采用严谨的逻辑结构，突出了实践性，既适用于高等学校本科生和研究生的教材，也可供相关技术人员参考。对于希望系统地学习机器学习和数据挖掘的读者，此书是一本难得的优秀著作。
推荐理由
本书是一本详细介绍数据挖掘的基本理论与实践方法的优秀著作。其重要性在于：第一，它详细介绍了各种机器学习模型，包括决策树、关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网和神经网络等，以及它们在实践中的应用，使读者可以了解这些模型的基本原理和设定自己的模型参数。第二，本书提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka用于实践，这有助于读者更好地理解和应用这些模型。第三，本书介绍了如何安全地清理数据集、建立和评估模型的预测质量的方法，以及如何分析和修复模型的缺陷，这对于读者实际应用是非常有帮助的。总之，此书是一本值得推荐的优秀著作，对于希望系统地学习机器学习和数据挖掘的读者来说是一本非常有价值的参考书。