数据挖掘 实用机器学习技术(中文第二版)扫描版 阅读完全没问题
本书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 所存任缺陷的分析 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仟务的图形用户界面 有助于理解模型 是一个实用并且深受欢迎的工具 ">数据挖掘 实用机器学习技术(中文第二版)扫描版 阅读完全没问题
本书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
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/tech_sos007/8029107?utm_source=bbsseo