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數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí):WEKA應(yīng)用技術(shù)與實踐(第二版)

數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí):WEKA應(yīng)用技術(shù)與實踐(第二版)

定 價:¥79.00

作 者: 袁梅宇
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787302444701 出版時間: 2016-08-01 包裝:
開本: 16開 頁數(shù): 548 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書借助代表當(dāng)今數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)*高水平的著名開源軟件Weka,通過大量的實踐操作,使讀者了解并掌握數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的相關(guān)技能,拉近理論與實踐的距離。全書共分9章,主要內(nèi)容包括Weka介紹、探索者界面、知識流界面、實驗者界面、命令行界面、Weka高級應(yīng)用、Weka API、學(xué)習(xí)方案源代碼分析和機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)。 本書系統(tǒng)講解Weka 3.7.13的操作、理論和應(yīng)用,內(nèi)容全面、實例豐富、可操作性強,做到理論與實踐的統(tǒng)一。本書適合數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)相關(guān)人員作為技術(shù)參考書使用,也適合用作計算機專業(yè)高年級本科生和研究生的教材或教學(xué)參考用書。

作者簡介

  袁梅宇,男,工學(xué)博士,碩士導(dǎo)師,現(xiàn)在昆明理工大學(xué)計算機系任教。為本科生和研究生主講Java程序設(shè)計、JavaEE技術(shù)、數(shù)據(jù)庫原理、人工智能、DotNet技術(shù)等核心課程,參加過863CIMSNet建設(shè)、中歐合作項目DRAGON和多項國家基金和省基金項目,第*作者公開發(fā)表論文十余篇,軟件著作權(quán)(頒證)六項。

圖書目錄

第1章  Weka介紹 1
1.1  Weka簡介 2
1.1.1  Weka歷史 3
1.1.2  Weka功能簡介 3
1.2  基本概念 5
1.2.1  數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí) 5
1.2.2  數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)集 5
1.2.3  ARFF格式 6
1.2.4  預(yù)處理 7
1.2.5  分類與回歸 10
1.2.6  聚類分析 12
1.2.7  關(guān)聯(lián)分析 12
1.3  Weka系統(tǒng)安裝 13
1.3.1  系統(tǒng)要求 13
1.3.2  安裝過程 14
1.3.3  Weka使用初步 16
1.3.4  系統(tǒng)運行注意事項 18
1.4  訪問數(shù)據(jù)庫 24
1.4.1  配置文件 25
1.4.2  數(shù)據(jù)庫設(shè)置 26
1.4.3  常見問題及解決辦法 27
1.5  示例數(shù)據(jù)集 28
1.5.1  天氣問題 29
1.5.2  鳶尾花 30
1.5.3  CPU 31
1.5.4  玻璃數(shù)據(jù)集 32
1.5.5  美國國會投票記錄 33
1.5.6  乳腺癌數(shù)據(jù)集 33
課后強化練習(xí) 34
第2章  探索者界面 35
2.1  圖形用戶界面 36
2.1.1  標(biāo)簽頁簡介 36
2.1.2  狀態(tài)欄 37
2.1.3  圖像輸出 37
2.1.4  手把手教你用 37
2.2  預(yù)處理 40
2.2.1  加載數(shù)據(jù) 40
2.2.2  屬性處理 43
2.2.3  過濾器 44
2.2.4  過濾器算法介紹 46
2.2.5  手把手教你用 52
2.3  分類 59
2.3.1  分類器選擇 59
2.3.2  分類器訓(xùn)練 61
2.3.3  分類器輸出 62
2.3.4  分類算法介紹 65
2.3.5  分類模型評估 79
2.3.6  手把手教你用 81
2.4  聚類 98
2.4.1  Cluster標(biāo)簽頁的操作 98
2.4.2  聚類算法介紹 99
2.4.3  手把手教你用 101
2.5  關(guān)聯(lián) 107
2.5.1  Associate標(biāo)簽頁的操作 107
2.5.2  關(guān)聯(lián)算法介紹 108
2.5.3  手把手教你用 111
2.6  選擇屬性 117
2.6.1  Select attributes標(biāo)簽頁的
操作 118
2.6.2  選擇屬性算法介紹 119
2.6.3  手把手教你用 120
2.7  可視化 128
2.7.1  Visualize標(biāo)簽頁 128
2.7.2  邊界可視化工具 131
2.7.3  代價/收益分析可視化 133
2.7.4  手把手教你用 134
課后強化練習(xí) 140
第3章  知識流界面 143
3.1  知識流介紹 144
3.1.1  知識流特性 144
3.1.2  知識流界面布局 145
3.2  知識流組件 148
3.2.1  數(shù)據(jù)源 148
3.2.2  數(shù)據(jù)接收器 151
3.2.3  評估器 155
3.2.4  可視化器 156
3.2.5  其他工具 158
3.3  使用知識流組件 160
3.4  手把手教你用 162
課后強化練習(xí) 181
第4章  實驗者界面 183
4.1  簡介 184
4.2  標(biāo)準(zhǔn)實驗 185
4.2.1  簡單實驗 185
4.2.2  高級實驗 190
4.2.3  手把手教你用 198
4.3  遠程實驗 210
4.3.1  遠程實驗設(shè)置 210
4.3.2  手把手教你用 213
4.4  分析結(jié)果 221
4.4.1  獲取實驗結(jié)果 221
4.4.2  動作 221
4.4.3  配置測試 222
4.4.4  保存結(jié)果 225
4.4.5  手把手教你用 225
課后強化練習(xí) 229
第5章  命令行界面 231
5.1  命令行界面介紹 232
5.1.1  命令調(diào)用 233
5.1.2  命令自動完成 234
5.2  Weka結(jié)構(gòu) 235
5.2.1  類實例和包 235
5.2.2  weka.core包 236
5.2.3  weka.classifiers包 237
5.2.4  其他包 238
5.3  命令行選項 238
5.3.1  常規(guī)選項 239
5.3.2  特定選項 241
5.4  過濾器和分類器選項 242
5.4.1  過濾器選項 242
5.4.2  分類器選項 245
5.4.3  手把手教你用 247
5.5  包管理器 252
5.5.1  命令行包管理器 252
5.5.2  運行安裝的算法 254
課后強化練習(xí) 255
第6章  Weka高級應(yīng)用 257
6.1  貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 258
6.1.1  簡介 258
6.1.2  貝葉斯網(wǎng)絡(luò)編輯器 261
6.1.3  在探索者界面中使用貝葉斯
網(wǎng)絡(luò) 269
6.1.4  結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí) 270
6.1.5  分布學(xué)習(xí) 272
6.1.6  查看貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 273
6.1.7  手把手教你用 276
6.2  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 286
6.2.1  GUI使用 286
6.2.2  手把手教你用 289
6.3  文本分類 293
6.3.1 文本分類示例 294
6.3.2  分類真實文本 298
6.3.3  手把手教你用 300
6.4  時間序列分析及預(yù)測 306
6.4.1  使用時間序列環(huán)境 306
6.4.2  手把手教你用 318
課后強化練習(xí) 326
第7章  Weka API 327
7.1  加載數(shù)據(jù) 328
7.1.1  從文件加載數(shù)據(jù) 328
7.1.2  從數(shù)據(jù)庫加載數(shù)據(jù) 329
7.1.3  手把手教你用 330
7.2  保存數(shù)據(jù) 335
7.2.1  保存數(shù)據(jù)至文件 335
7.2.2  保存數(shù)據(jù)至數(shù)據(jù)庫 335
7.2.3  手把手教你用 336
7.3  處理選項 339
7.3.1  選項處理方法 339
7.3.2  手把手教你用 340
7.4  內(nèi)存數(shù)據(jù)集處理 341
7.4.1  在內(nèi)存中創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 341
7.4.2  打亂數(shù)據(jù)順序 345
7.4.3  手把手教你用 345
7.5  過濾 349
7.5.1  批量過濾 350
7.5.2  即時過濾 351
7.5.3  手把手教你用 351
7.6  分類 355
7.6.1  分類器構(gòu)建 355
7.6.2  分類器評估 356
7.6.3  實例分類 358
7.6.4  手把手教你用 359
7.7  聚類 370
7.7.1  聚類器構(gòu)建 370
7.7.2  聚類器評估 371
7.7.3  實例聚類 373
7.7.4  手把手教你用 373
7.8  屬性選擇 379
7.8.1  使用元分類器 380
7.8.2  使用過濾器 380
7.8.3  使用底層API 381
7.8.4  手把手教你用 381
7.9  可視化 384
7.9.1  ROC曲線 385
7.9.2  圖 385
7.9.3  手把手教你用 386
7.10  序列化 391
7.10.1  序列化基本方法 391
7.10.2  手把手教你用 392
7.11  文本分類綜合示例 395
7.11.1  程序運行準(zhǔn)備 395
7.11.2  源程序分析 396
7.11.3  運行說明 403
課后強化練習(xí) 404
第8章  學(xué)習(xí)方案源代碼分析 405
8.1  NaiveBayes源代碼分析 406
8.2  實現(xiàn)分類器的約定 427
課后強化練習(xí) 429
第9章  機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn) 431
9.1  數(shù)據(jù)挖掘過程概述 432
9.1.1  CRISP-DM過程 432
9.1.2  數(shù)據(jù)預(yù)處理 433
9.1.3  挖掘項目及工具概述 434
9.2  實戰(zhàn)KDD Cup 1999 434
9.2.1  任務(wù)描述 435
9.2.2  數(shù)據(jù)集描述 436
9.2.3  挖掘詳細過程 438
9.3  實戰(zhàn)KDD Cup 2010 447
9.3.1  任務(wù)描述 447
9.3.2  數(shù)據(jù)集描述 447
9.3.3  挖掘詳細過程 450
9.3.4  更接近實際的挖掘過程 459
課后強化練習(xí) 471
附錄A  中英文術(shù)語對照 472
附錄B  Weka算法介紹 476
過濾器算法介紹 476
分類算法介紹 498
聚類算法介紹 526
關(guān)聯(lián)算法介紹 530
選擇屬性算法介紹 532
參考文獻 537

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