數據挖掘與機器學習——WEKA套用技術與實踐（第二版）

基本簡介

本書藉助代表當今數據挖掘和機器學習最高水平的著名開源軟體Weka，通過大量的實踐操作，使讀者了解並掌握數據挖掘和機器學習的相關技能，拉近理論與實踐的距離。全書共分9章，主要內容包括Weka介紹、探索者界面、知識流界面、實驗者界面、命令行界面、Weka高級套用、Weka API、學習方案原始碼分析和機器學習實戰。本書系統講解Weka 3.7.13的操作、理論和套用，內容全面、實例豐富、可操作性強，做到理論與實踐的統一。本書適合數據挖掘和機器學習相關人員作為技術參考書使用，也適合用作計算機專業高年級本科生和研究生的教材或教學參考用書。

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 數據挖掘和機器學習 5

1.2.2 數據和數據集 5

1.2.3 ARFF格式 6

1.2.4 預處理 7

1.2.5 分類與回歸 10

1.2.6 聚類分析 12

1.2.7 關聯分析 12

1.3 Weka系統安裝 13

1.3.1 系統要求 13

1.3.2 安裝過程 14

1.3.3 Weka使用初步 16

1.3.4 系統運行注意事項 18

1.4 訪問資料庫 24

1.4.1 配置檔案 25

1.4.2 資料庫設定 26

1.4.3 常見問題及解決辦法 27

1.5 示例數據集 28

1.5.1 天氣問題 29

1.5.2 鳶尾花 30

1.5.3 CPU 31

1.5.4 玻璃數據集 32

1.5.5 美國國會投票記錄 33

1.5.6 乳腺癌數據集 33

課後強化練習 34

第2章探索者界面 35

2.1 圖形用戶界面 36

2.1.1 標籤頁簡介 36

2.1.2 狀態欄 37

2.1.3 圖像輸出 37

2.1.4 手把手教你用 37

2.2 預處理 40

2.2.1 載入數據 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

2.4.1Cluster標籤頁的操作 98

2.4.2聚類算法介紹 99

2.4.3手把手教你用 101

2.5關聯 107

2.5.1Associate標籤頁的操作 107

2.5.2關聯算法介紹 108

2.5.3手把手教你用 111

2.6選擇屬性 117

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