数据挖掘与机器学习——WEKA应用技术与实践 - 机器学习

借助代表当今数据挖掘和机器学习最高水平的著名开源软件Weka，通过大量的实践操作，使读者了解并掌握数据挖掘和机器学习的相关技能，拉近理论与实践的距离。全书共分8章，主要内容包括Weka介绍、Explorer界面、Knowledge Flow界面、Experimenter界面、命令行界面、Weka高级应用、Weka API和学习方案源代码分析

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第1章 Weka介绍 1 [1]

1.1 Weka简介 2 [1]

1.1.1 Weka历史 2 [1]

1.1.2 Weka功能简介 3 [1]

1.2 基本概念 4 [1]

1.2.1 数据挖掘和机器学习 4 [1]

1.2.2 数据和数据集 5 [1]

1.2.3 ARFF格式 6 [1]

1.2.4 预处理 7 [1]

1.2.5 分类与回归 10 [1]

1.2.6 聚类分析 11 [1]

1.2.7 关联分析 12 [1]

1.3 Weka系统安装 12 [1]

1.3.1 系统要求 13 [1]

1.3.2 安装过程 13 [1]

1.3.3 Weka使用初步 15 [1]

1.3.4 系统运行注意事项 17 [1]

1.4 访问数据库 22 [1]

1.4.1 配置文件 22 [1]

1.4.2 访问数据库 23 [1]

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