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数据挖掘与机器学习——WEKA应用技术与实践电子书

  系统讲解数据挖掘机器学习工具Weka   经典的开源挖掘工具、开放的Java环境   初学者的入门**、研究者的钻研利器

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238人正在读 | 0人评论 6.2

作       者:袁梅宇

出  版  社:清华大学出版社

出版时间:2014-07-01

字       数:43.0万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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Array<br/>【推荐语】<br/>Array<br/>【作者】<br/>袁梅宇,男,工学博士,硕士导师,现在昆明理工大学计算机系任教。为本科生和研究生主讲Java程序设计、Java EE技术、数据库原理、人工智能、Dot Net技术等核心课程,参加过863 CIMS Net建设、中欧合作项目DRAGON和多项国家基金和省基金项目,作者公发表论文十余篇,软件著作权(颁证)六项。<br/>
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前言

第1章 Weka介绍

1.1 Weka简介

1.2 基本概念

1.3 Weka系统安装

1.4 访问数据库

1.5 示例数据集

课后强化练习

第2章 Explorer界面

2.1 图形用户界面

2.2 预处理

2.3 分类

2.4 聚类

2.5 关联

2.6 选择属性

2.7 可视化

课后强化练习

第3章 Knowledge Flow界面

3.1 知识流介绍

3.2 知识流组件

3.3 使用知识流组件

3.4 手把手教你用

课后强化练习

第4章 Experimenter界面

4.1 简介

4.2 标准实验

4.3 远程实验

4.4 分析结果

课后强化练习

第5章 命令行界面

5.1 命令行界面介绍

5.2 Weka结构

5.3 命令行选项

5.4 过滤器和分类器选项

5.5 包管理器

课后强化练习

第6章 Weka高级应用

6.1 贝叶斯网络

6.2 神经网络

6.3 文本分类

6.4 时间序列分析及预测

课后强化练习

第7章 Weka API

7.1 加载数据

7.2 保存数据

7.3 处理选项

7.4 内存数据集处理

7.5 过滤

7.6 分类

7.7 聚类

7.8 属性选择

7.9 可视化

7.10 序列化

7.11 文本分类综合示例

课后强化练习

第8章 学习方案源代码分析

8.1 NaiveBayes源代码分析

8.2 实现分类器的约定

课后强化练习

附录A 中英文术语对照

附录B Weka算法介绍

参考文献

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