《数据挖掘实用机器学习技术》(原书第2版)介绍数据挖掘的基本理论与实践方法。主要内容包括：各种模型(决策树、关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用，所存在缺陷的分析。安全地清理数据集、建立以及评估模型的预测质量的方法，并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka。Weka系统拥有进行数据挖掘任务的图形用户界面，有助于理解模型，是一个实用并且深受欢迎的工具。 编辑推荐 正如所有受到商业注目的新兴技术一样，数据挖掘的运用也是极其多样化的。言过其实的报导声称可以建立算法，在数据的海洋里发现秘密。但事实上机器学习中没有魔术，没有隐藏的力量，没有炼金术。有的只是一些可以将有用