数据挖掘：实用机器学习工具与技术（英文版·第3版）带防伪标【内页干净】

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Ian H. Witten 著 / 机械工业出版社 / 2012-03 / 平装

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上书时间2021-03-03

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数据挖掘：实用机器学习工具与技术（英文版·第3版）
作者: Ian H. Witten 著

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2012-03

版次: 3

ISBN: 9787111374176

定价: 108.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

正文语种: 英语

原版书名: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques， Third Edition
内容简介：

Ian H. Witten, Eibe Frank and Mark A. Hall: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques， Third Edition (ISBN 978-0-12-374856-0).
Original English language edition copyright 2011 by Elsevier Inc. All rights reserved.
Authorized English language reprint edition published by the Proprietor.
Copyright 2012 by Elsevier (Singapore) Pte Ltd.
Printed in China by China Machine Press under special arrangement with Elsevier (Singapore) Pte Ltd. This edition is authorized for sale in China only, excluding Hong Kong, Macao SARs and Taiwan.
Unauthorized export of this edition is a violation of the Copyright Act. Violation of this Law is subject to Civil and Criminal Penalties.

作者简介：

Ian H. Witten 新西兰怀卡托大学计算机科学系教授，ACM Fellow和新西兰皇家学会Fellow，曾荣获2004年国际信息处理研究协会(IFIP)颁发的Namur奖项。他的研究兴趣包括语言学习、信息检索和机器学习。 Eibe Frank 新西兰怀卡托大学计算机科学系副教授，是《Machine Learning Journal》和《Journal of Artificial Intelligence Research》的编委。 Mark A. Hall 新西兰怀卡托大学名誉副研究员，曾获得2005年ACM SIGKDD 服务奖。

目录：

PREFACE

UpdatedandRevisedContent

SecondEdition

ThirdEdition

ACKNOWLEDGMENTS

ABOUTTHEAUTHORS

PARTⅠINTRODUCTIONTODATAMINING

CHAPTER1What'sItAllAbout？

CHAPTER2Input:Concepts,Instances,andAttributes

CHAPTER3Output:KnowledgeRepresentation

CHAPTER4Algorithms:TheBasicMethods

CHAPTER5Credibility:EvaluatingWhat'sBeenLearned

PARTⅡADVANCEDDATAMINING

CHAPTER6Implementations:RealMachineLearningSchemes

CHAPTER7DataTransformations

CHAPTER8EnsembleLearning

CHAPTER9Movingon:ApplicationsandBeyond

PARTⅢTHEWEKADATAMININGWORKBENCH

CHAPTER10IntroductiontoWeka

CHAPTER11TheExplorer

CHAPTER12TheKnowledgeFlowInterface

CHAPTER13TheExperimenter

CHAPTER14TheCommand-LineInterface

CHAPTER15EmbeddedMachineLearning

CHAPTER16WritingNewLearningSchemes

CHAPTER17TutorialExercisesfortheWekaExplorer

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