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《数据挖掘_实用机器学习技术_原书第2版》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
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  • 作者：[新西兰]威滕（Witten,I.H.），[新西兰]弗兰克（
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作者：[新西兰]威滕（Witten,I.H.），弗兰克（Frank,E.）
第一部分 机器学习工具与技术
第1章 绪论
1.l 数据挖掘和机器学习
l.2 简单的例子：天气问题和其他
l.3 应用领域-
1.4 机器学习和统计学
1.5 用于搜索的概括
l.6 数据挖掘和道德
1.7 补允读物
第2章 输入概念、实例和属性
……
第3章 输出：知识表达
第4章 算法基本方法
第5章 可信度：评估机器学习结果
第6章 实现：真正的机器学习方案
第7章 转换：处理输入和输出
第8章 继续扩展和应用
第二部分 Weka机器学习平台
第9章 Weka简介
第10章 Explorer界面
第1l章 Knowledge Flow界面
第12章 Experimenter界面
第13章 命令行界面
第14章 嵌入式机器学习
第15章 编写新学习方案
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