數(shù)據挖掘與機器學習：WEKA應用技術與實踐

定　價：￥52.80

作　者：	袁梅宇著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	計算機/網絡數(shù)據倉庫與數(shù)據挖掘數(shù)據庫

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ISBN：	9787302371748	出版時間：	2014-07-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	456	字數(shù)：

內容簡介

　　《數(shù)據挖掘與機器學習：WEKA應用技術與實踐》借助代表當今數(shù)據挖掘和機器學習最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8章，主要內容包括Weka介紹、Explorer界面、KnowledgeFlow界面、Experimenter界面、命令行界面、Weka高級應用、WekaAPI和學習方案源代碼分析。作為國內第一本系統(tǒng)講解Weka的書籍，《數(shù)據挖掘與機器學習：WEKA應用技術與實踐》內容全面、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)據挖掘和機器學習相關人員作為技術參考書，也適合作為計算機專業(yè)高年級本科生和研究生教材或教學參考用書。

作者簡介

　　袁梅宇，男，工學博士，碩士導師，現(xiàn)在昆明理工大學計算機系任教。為本科生和研究生主講Java程序設計、JavaEE技術、數(shù)據庫原理、人工智能、DotNet技術等核心課程，參加過863CIMSNet建設、中歐合作項目DRAGON和多項國家基金和省基金項目，第一作者公開發(fā)表論文十余篇，軟件著作權（頒證）六項。

圖書目錄

第1章 Weka介紹
1.1 Weka簡介
1.1.1 Weka歷史
1.1.2 Weka功能簡介
1.2 基本概念
1.2.1 數(shù)據挖掘和機器學習
1.2.2 數(shù)據和數(shù)據集
1.2.3 ARFF格式
1.2.4 預處理
1.2.5 分類與回歸
1.2.6 聚類分析
1.2.7 關聯(lián)分析
1.3 Weka系統(tǒng)安裝
1.3.1 系統(tǒng)要求
1.3.2 安裝過程
1.3.3 Weka使用初步
1.3.4 系統(tǒng)運行注意事項
1.4 訪問數(shù)據庫
1.4.1 配置文件
1.4.2 訪問數(shù)據庫
1.4.3 常見問題及解決辦法
1.5 示例數(shù)據集
1.5.1 天氣問題
1.5.2 鳶尾花
1.5.3 CPU
1.5.4 玻璃數(shù)據集
1.5.5 美國國會投票記錄
1.5.6 乳腺癌數(shù)據集
課后強化訓練
第2章 Explorer界面
2.1 圖形用戶界面
2.1.1 標簽頁簡介
2.1.2 狀態(tài)欄
2.1.3 圖像輸出
2.1.4 手把手教你用
2.2 預處理
2.2.1 加載數(shù)據
2.2.2 屬性處理
2.2.3 過濾器
2.2.4 過濾器算法介紹
2.2.5 手把手教你用
2.3 分類
2.3.1 分類器選擇
2.3.2 分類器訓練
2.3.3 分類器輸出
2.3.4 分類算法介紹
2.3.5 分類模型評估
2.3.6 手把手教你用
2.4 聚類
2.4.1 聚類面板操作
2.4.2 聚類算法介紹
2.4.3 手把手教你用
2.5 關聯(lián)
2.5.1 關聯(lián)面板操作
2.5.2 關聯(lián)算法介紹
2.5.3 手把手教你用
2.6 選擇屬性
2.6.1 選擇屬性面板操作
2.6.2 選擇屬性算法介紹
2.6.3 手把手教你用
2.7 可視化
2.7.1 選擇單獨的2D散點圖
2.7.2 選擇實例
2.7.3 手把手教你用
課后強化訓練
第3章 Knowledge Flow界面
3.1 知識流介紹
3.1.1 知識流特性
3.1.2 知識流界面布局
3.2 知識流組件
3.2.1 數(shù)據源
3.2.2 數(shù)據接收器
3.2.3 評估器
3.2.4 可視化器
3.2.5 其他工具
3.3 使用知識流組件
3.4 手把手教你用
課后強化訓練
第4章 Experimenter界面
4.1 簡介
4.2 標準實驗
4.2.1 簡單實驗
4.2.2 高級實驗
4.2.3 手把手教你用
4.3 遠程實驗
4.3.1 遠程實驗設置
4.3.2 手把手教你用
4.4 分析結果
4.4.1 獲取實驗結果
4.4.2 配置測試
4.4.3 保存結果
4.4.4 手把手教你用
課后強化訓練
第5章命令行界面
5.1 命令行界面介紹
5.1.1 命令調用
5.1.2 命令自動完成
5.2 Weka結構
5.2.1 類實例和包
5.2.2 weka.core包
5.2.3 weka.classifiers包
5.2.4 其他包
5.3 命令行選項
5.3.1 常規(guī)選項
5.3.2 特定選項
5.4 過濾器和分類器選項
5.4.1 過濾器選項
5.4.2 分類器選項
5.4.3 手把手教你用
5.5 包管理器
5.5.1 命令行包管理器
5.5.2 運行安裝的算法
課后強化訓練
第6章 Weka高級應用
6.1 貝葉斯網絡
6.1.1 簡介
6.1.2 貝葉斯網絡編輯器
6.1.3 在探索者中使用貝葉斯網絡
6.1.4 學習算法
6.1.5 查看貝葉斯網絡
6.1.6 手把手教你用
6.2 神經網絡
6.2.1 GUI使用
6.2.2 手把手教你用
6.3 文本分類
6.3.1文本分類示例
6.3.2 分類真實文本
6.3.3 手把手教你用
6.4 時間序列分析及預測
6.4.1 使用時間序列環(huán)境
6.4.2 手把手教你用
課后強化訓練
第7章 Weka API
7.1 加載數(shù)據
7.1.1 從文件加載數(shù)據
7.1.2 從數(shù)據庫加載數(shù)據
7.1.3 手把手教你用
7.2 保存數(shù)據
7.2.1 保存數(shù)據至文件
7.2.2 保存數(shù)據至數(shù)據庫
7.2.3 手把手教你用
7.3 處理選項
7.3.1 處理選項方法
7.3.2 手把手教你用
7.4 內存數(shù)據集處理
7.4.1 在內存中創(chuàng)建數(shù)據集
7.4.2 打亂數(shù)據順序
7.4.3 手把手教你用
7.5 過濾
7.5.1 批量過濾
7.5.2 即時過濾
7.5.3 手把手教你用
7.6 分類
7.6.1 分類器構建
7.6.2 分類器評估
7.6.3 實例分類
7.6.4 手把手教你用
7.7 聚類
7.7.1 聚類器構建
7.7.2 聚類器評估
7.7.3 實例聚類
7.7.4 手把手教你用
7.8 屬性選擇
7.8.1 使用元分類器
7.8.2 使用過濾器
7.8.3 使用底層API
7.8.4 手把手教你用
7.9 可視化
7.9.1 ROC曲線
7.9.2 圖
7.9.3 手把手教你用
7.10 序列化
7.10.1 序列化基本方法
7.10.2 手把手教你用
7.11 文本分類綜合示例
7.11.1 程序運行準備
7.11.2 源程序分析
7.11.3 運行說明
課后強化訓練
第8章學習方案源代碼分析
8.1 NaiveBayes源代碼分析
8.2 實現(xiàn)分類器的約定
課后強化訓練
附錄A 中英文術語對照
附錄B Weka算法介紹
參考文獻