内容简介 · · · · · ·

这是一本将数据挖掘算法和数据挖掘实践完美结合起来的优秀教材。作者以其丰富的经验,对数据挖掘的概念和数据挖掘所有的技术（特别是机器学习）进行了深入浅出的介绍,并对应用机器学习工具进行数据挖掘给出了良好的建议。数据挖掘中的各个关键要素也事例融合在众多实例中加以介绍。

本书还介绍了Weka这种基于Java的软件系统。该软件系统可以用来分析数据集,找到适用的模式,进行正确的分析,也可以用来开发自己的机器学方案。

本书的主要特点：

解释数据挖掘算法的原理。

通过实例帮助读者根据实际情况选择合适的算法,并比较和评估不同方法得出的结果。

介绍提高性能的技术,包括数据处理以及组合不同方法得到的输出。

提供了本书所有的Weka软件和附加学习材料,可以从

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。