内容简介 · · · · · ·

本书对1999年的初版做了重大的改动。虽说核心概念没有变化,但本书进行了更新使其能反映过去5年里的变化,参考文献几乎翻了一番。新版的重要部分包括：30个新的技术章节；一个加强了的具有交互式界面的Weka机器学习工作平台；有关神经网络的完整信息,一个有关贝叶斯网络的新节；等等。

　　本书提供了机器学习概念的完整基础,此外还针对实际工作中应用相关工具和技术提出了一些建议,在本书中你将发现：

　　●成功数据挖掘技术的核心算法,包括历经考验的真实技术及前沿的方法。

　　●转换输入或输出以改善性能的方法。

　　●可下载的Weka软件??一个用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合,包括用于数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上可视化的工具。

作者简介 · · · · · ·

Jiawei Han(韩家炜),是伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系的Bliss教授。他因知识发现和数据挖掘研究方面的贡献而获得许多奖励,包括ACM SIGKDD创新奖(2004)、IEEE计算机学会技术成就奖(2005)和IEEE W.Wallace McDowell奖(2009)。他是ACM和IEEE会士。他还担任《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》的执行主编(2006—2011)和许多杂志的编委,包括《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining Knowledge Discovery》。

拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位,现在加拿大西蒙弗雷泽大学从事博士后研究工作。