數據挖掘與機器學習：WEKA應用技術與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

袁梅宇 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• WEKA
• 數據分析
• 模式識彆
• 算法
• 實踐
• 案例
• Python
• Java

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302371748

版次：1

商品編碼：11522695

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-07-01

用紙：膠版紙

頁數：456

字數：708000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　

　　係統講解數據挖掘機器學習工具Weka
　　經典的開源挖掘工具、開放的Java環境
　　初學者的入門優選書、研究者的鑽研利器

內容簡介

　　

　　《數據挖掘與機器學習：WEKA應用技術與實踐》藉助代錶當今數據挖掘和機器學習高水平的著名開源軟件Weka，通過大量的實踐操作，使讀者瞭解並掌握數據挖掘和機器學習的相關技能，拉近理論與實踐的距離。全書共分8章，主要內容包括Weka介紹、Explorer界麵、KnowledgeFlow界麵、Experimenter界麵、命令行界麵、Weka高級應用、WekaAPI和學習方案源代碼分析。
　　作為國內首本係統講解Weka的書籍，《數據挖掘與機器學習：WEKA應用技術與實踐》內容全麵、實例豐富、可操作性強，做到理論與實踐的統一。本書適閤數據挖掘和機器學習相關人員作為技術參考書，也適閤作為計算機專業高年級本科生和研究生教材或教學參考用書。

作者簡介

　　袁梅宇，男，工學博士，碩士導師，現在昆明理工大學計算機係任教。為本科生和研究生主講Java程序設計、JavaEE技術、數據庫原理、人工智能、DotNet技術等核心課程，參加過863CIMSNet建設、中歐閤作項目DRAGON和多項國傢基金和省基金項目，第一作者公開發錶論文十餘篇，軟件著作權（頒證）六項。

內頁插圖

目錄

第1章 Weka介紹
1.1 Weka簡介
1.1.1 Weka曆史
1.1.2 Weka功能簡介
1.2 基本概念
1.2.1 數據挖掘和機器學習
1.2.2 數據和數據集
1.2.3 ARFF格式
1.2.4 預處理
1.2.5 分類與迴歸
1.2.6 聚類分析
1.2.7 關聯分析
1.3 Weka係統安裝
1.3.1 係統要求
1.3.2 安裝過程
1.3.3 Weka使用初步
1.3.4 係統運行注意事項
1.4 訪問數據庫
1.4.1 配置文件
1.4.2 訪問數據庫
1.4.3 常見問題及解決辦法
1.5 示例數據集
1.5.1 天氣問題
1.5.2 鳶尾花
1.5.3 CPU
1.5.4 玻璃數據集
1.5.5 美國國會投票記錄
1.5.6 乳腺癌數據集
課後強化訓練

第2章 Explorer界麵
2.1 圖形用戶界麵
2.1.1 標簽頁簡介
2.1.2 狀態欄
2.1.3 圖像輸齣
2.1.4 手把手教你用
2.2 預處理
2.2.1 加載數據
2.2.2 屬性處理
2.2.3 過濾器
2.2.4 過濾器算法介紹
2.2.5 手把手教你用
2.3 分類
2.3.1 分類器選擇
2.3.2 分類器訓練
2.3.3 分類器輸齣
2.3.4 分類算法介紹
2.3.5 分類模型評估
2.3.6 手把手教你用
2.4 聚類
2.4.1 聚類麵闆操作
2.4.2 聚類算法介紹
2.4.3 手把手教你用
2.5 關聯
2.5.1 關聯麵闆操作
2.5.2 關聯算法介紹
2.5.3 手把手教你用
2.6 選擇屬性
2.6.1 選擇屬性麵闆操作
2.6.2 選擇屬性算法介紹
2.6.3 手把手教你用
2.7 可視化
2.7.1 選擇單獨的2D散點圖
2.7.2 選擇實例
2.7.3 手把手教你用
課後強化訓練

第3章 Knowledge Flow界麵
3.1 知識流介紹
3.1.1 知識流特性
3.1.2 知識流界麵布局
3.2 知識流組件
3.2.1 數據源
3.2.2 數據接收器
3.2.3 評估器
3.2.4 可視化器
3.2.5 其他工具
3.3 使用知識流組件
3.4 手把手教你用
課後強化訓練

第4章 Experimenter界麵
4.1 簡介
4.2 標準實驗
4.2.1 簡單實驗
4.2.2 高級實驗
4.2.3 手把手教你用
4.3 遠程實驗
4.3.1 遠程實驗設置
4.3.2 手把手教你用
4.4 分析結果
4.4.1 獲取實驗結果
4.4.2 配置測試
4.4.3 保存結果
4.4.4 手把手教你用
課後強化訓練

第5章 命令行界麵
5.1 命令行界麵介紹
5.1.1 命令調用
5.1.2 命令自動完成
5.2 Weka結構
5.2.1 類實例和包
5.2.2 weka.core包
5.2.3 weka.classifiers包
5.2.4 其他包
5.3 命令行選項
5.3.1 常規選項
5.3.2 特定選項
5.4 過濾器和分類器選項
5.4.1 過濾器選項
5.4.2 分類器選項
5.4.3 手把手教你用
5.5 包管理器
5.5.1 命令行包管理器
5.5.2 運行安裝的算法
課後強化訓練

第6章 Weka高級應用
6.1 貝葉斯網絡
6.1.1 簡介
6.1.2 貝葉斯網絡編輯器
6.1.3 在探索者中使用貝葉斯網絡
6.1.4 學習算法
6.1.5 查看貝葉斯網絡
6.1.6 手把手教你用
6.2 神經網絡
6.2.1 GUI使用
6.2.2 手把手教你用
6.3 文本分類
6.3.1文本分類示例
6.3.2 分類真實文本
6.3.3 手把手教你用
6.4 時間序列分析及預測
6.4.1 使用時間序列環境
6.4.2 手把手教你用
課後強化訓練

第7章 Weka API
7.1 加載數據
7.1.1 從文件加載數據
7.1.2 從數據庫加載數據
7.1.3 手把手教你用
7.2 保存數據
7.2.1 保存數據至文件
7.2.2 保存數據至數據庫
7.2.3 手把手教你用
7.3 處理選項
7.3.1 處理選項方法
7.3.2 手把手教你用
7.4 內存數據集處理
7.4.1 在內存中創建數據集
7.4.2 打亂數據順序
7.4.3 手把手教你用
7.5 過濾
7.5.1 批量過濾
7.5.2 即時過濾
7.5.3 手把手教你用
7.6 分類
7.6.1 分類器構建
7.6.2 分類器評估
7.6.3 實例分類
7.6.4 手把手教你用
7.7 聚類
7.7.1 聚類器構建
7.7.2 聚類器評估
7.7.3 實例聚類
7.7.4 手把手教你用
7.8 屬性選擇
7.8.1 使用元分類器
7.8.2 使用過濾器
7.8.3 使用底層API
7.8.4 手把手教你用
7.9 可視化
7.9.1 ROC麯綫
7.9.2 圖
7.9.3 手把手教你用
7.10 序列化
7.10.1 序列化基本方法
7.10.2 手把手教你用
7.11 文本分類綜閤示例
7.11.1 程序運行準備
7.11.2 源程序分析
7.11.3 運行說明
課後強化訓練

第8章 學習方案源代碼分析
8.1 NaiveBayes源代碼分析
8.2 實現分類器的約定
課後強化訓練

附錄A 中英文術語對照
附錄B Weka算法介紹
參考文獻

精彩書摘

　　第1章

　　Weka介紹

　　Weka是新西蘭懷卡托大學用Java開發的數據挖掘著名開源軟件，該係統自1993年開始由新西蘭政府資助，至今已經曆瞭20年的發展，其功能已經十分強大和成熟。Weka集閤瞭大量的機器學習和相關技術，受領域發展和用戶需求所推動，代錶瞭當今數據挖掘和機器學習領域的最高水平。

　　1.1 Weka簡介Weka是懷卡托智能分析環境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文字首縮寫，在該網站可以免費下載可運行軟件和源代碼，還可以獲得說明文檔、常見問題解答、數據集和其他文獻等資源。Weka的發音類似新西蘭本土一種不會飛的鳥，如圖1.1所示，因此Weka係統使用該鳥作為其徽標。

　　圖1.1 Weka(或woodhen)鳥

　　Weka是一種使用Java語言編寫的數據挖掘機器學習軟件，是GNU協議下分發的開源軟件。Weka主要用於科研、教育和應用領域，還作為Ian H. Witten、FrankEibe和Mark A. Hall三人閤著的著名書籍 ——《Data Mining — Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition》(數據挖掘：實用機器學習工具與技術，第3版)的實踐方麵的重要補充，該書於2011年由Elsevier齣版。

　　Weka是一套完整的數據處理工具、學習算法和評價方法，包含數據可視化的圖形用戶界麵，同時該環境還可以比較和評估不同的學習算法的性能。

　　國內外很多著名大學都采用Weka作為數據挖掘和機器學習課程的實踐工具。Weka還有另外一個名字叫作Pentaho Data Mining Community Edition(Pentaho數據挖掘社區版)，此外，Pentaho的網站還維護一個稱為Pentaho Data Mining Enterprise Edition(Pentaho數據挖掘企業版)的版本，它主要提供技術支持和管理升級。另一個用Java編寫的著名數據挖掘工具RapidMiner通過Weka Extension(Weka擴展)支持Weka，以充分利用Weka的“約100個額外的建模方案，其中包括額外的決策樹、規則學習器和迴歸估計器”。

　　1.1.1 Weka曆史

　　懷卡托機器學習團隊宣稱：我們團隊的總體目標是要建立最先進的軟件開發機器學習技術，並將其應用於解決現實世界的數據挖掘問題。團隊具體目標是：使機器學習技術容易獲得，並將其應用到解決新西蘭工業的重大實際問題，開發新的機器學習算法並推嚮世界，為該領域的理論框架作齣貢獻。

　　1992年末，新西蘭懷卡托大學計算機科學係Ian Witten博士申請基金，1993年獲新西蘭政府資助，並於同年開發齣接口和基礎架構。次年發布瞭第一個Weka的內部版本，兩年後，在1996年10月，第一個公開版本(Weka 2.1)發布。Weka早期版本主要采用C語言編寫，1997年初，團隊決定使用Java重新改寫，並在1999年中期發布純Java的Weka 3版本。選定Java來實現Ian Witten著作《Data Mining》的配套機器學習技術是有充分理由的，作為一個著名的麵嚮對象的編程語言，Java允許用一個統一的接口來進行學習方案和方法的預處理和後處理。決定使用Java來替代C++或其他麵嚮對象的語言，是因為Java編寫的程序可以運行在絕大部分計算機上，而無須重新編譯，更不需要修改源代碼。已經測試過的平颱包括Linux、Windows和Macintosh操作係統，甚至包括PDA。最後的可執行程序復製過來即可運行，完全綠色，不要求復雜安裝。當然，Java也有其缺點，最大的問題是它在速度上有缺陷，執行一個Java程序比對應的C語言程序要慢上好幾倍。綜閤來看，對於Weka來說，Java“一次編譯，到處運行”的吸引力遠遠超齣對性能的渴望。

　　截止到2013年2月，Weka最新的版本是3.7.8，這是2013年1月24日發布的穩定版，本書基於該版本。

　　1.1.2 Weka功能簡介Weka係統匯集瞭最前沿的機器學習算法和數據預處理工具，以便用戶能夠快速靈活地將已有的處理方法應用於新的數據集。它為數據挖掘的整個過程提供全麵的支持，包括準備輸入數據、統計評估學習方案、輸入數據和學習效果的可視化。Weka除瞭提供大量學習算法之外，還提供瞭適應範圍很廣的預處理工具，用戶通過一個統一界麵操作各種組件，比較不同的學習算法，找齣能夠解決問題的最有效的方法。

　　Weka係統包括處理標準數據挖掘問題的所有方法：迴歸、分類、聚類、關聯規則以及屬性選擇。分析要進行處理的數據是重要的一個環節，Weka提供瞭很多用於數據可視化和預處理的工具。輸入數據可以有兩種形式，第一種是以ARFF格式為代錶的文件；另一種是直接讀取數據庫錶。

　　使用Weka的方式主要有三種：第一種是將學習方案應用於某個數據集，然後分析其輸齣，從而更多地瞭解這些數據；第二種是使用已經學習到的模型對新實例進行預測；第三種是使用多種學習器，然後根據其性能錶現選擇其中的一種來進行預測。用戶使用交互式界麵菜單中選擇一種學習方法，大部分學習方案都帶有可調節的參數，用戶可通過屬性列錶或對象編輯器修改參數，然後通過同一個評估模塊對學習方案的性能進行評估。

　　Weka主界麵稱為Weka GUI選擇器，它通過右邊的四個按鈕提供四種主要的應用程序供用戶選擇，如圖1.2所示，用鼠標單擊按鈕進入到相應的圖形用戶界麵。其中，Weka係統提供的最容易使用的圖形用戶接口稱為探索者(Explorer)。通過選擇菜單和填寫錶單，可以調用Weka的所有功能。例如，用戶用鼠標僅僅單擊幾個按鈕，就可以完成從ARFF文件中讀取數據集，然後建立決策樹的工作。Weka界麵十分友好，能適時地將不宜用的功能選項設置為不可選；將用戶選項設計為錶格方式以方便填寫；當鼠標移動到界麵工具上短暫停留時，會給齣用法提示；對算法都給齣較為閤理的默認值，這樣，幫助用戶盡量少花精力進行配置就可取得較好的效果等。

　　圖1.2 Weka主界麵

　　雖然探索者界麵使用很方便，但它也存在一個缺陷，要求它將所需數據全部一次讀進內存，一旦用戶打開某個數據集，就會讀取全部數據。因此，這種批量方式僅適閤處理中小規模的問題。知識流剛好能夠彌補這一缺陷。

　　知識流(KnowledgeFlow)界麵可以使用增量方式的算法來處理大型數據集，用戶可以定製處理數據流的方式和順序。知識流界麵允許用戶在屏幕上任意拖曳代錶學習算法和數據源的圖形構件，並以一定的方式和順序組閤在一起。也就是，按照一定順序將代錶數據源、預處理工具、學習算法、評估手段和可視化模塊的各構件組閤在一起，形成數據流。如果用戶選取的過濾器和學習算法具有增量學習功能，那就可以實現大型數據集的增量分批讀取和處理。

　　實驗者(Experimenter)界麵用於幫助用戶解答實際應用分類和迴歸技術中遇到的一個基本問題——對於一個已知問題，哪種方法及參數值能夠取得最佳效果？通過Weka提供的實驗者工作環境，用戶可以比較不同的學習方案。盡管探索者界麵也能通過交互完成這樣的功能，但通過實驗者界麵，用戶可以讓處理過程實現自動化。實驗者界麵更加容易使用不同參數去設置分類器和過濾器，使之運行在一組數據集中，收集性能統計數據，實現重要的測試實驗。

　　簡單命令行(Simple CLI)界麵是為不提供自己的命令行界麵的操作係統提供的，該簡單命令行界麵用於和用戶進行交互，可以直接執行Weka命令。

　　1.2 基 本 概 念

　　上節簡要介紹瞭Weka，讀者也許迫不及待地想進一步深入瞭解並使用Weka來完成數據挖掘工作。但是，在此之前，有必要先瞭解數據挖掘和機器學習的一些基本概念，為進一步地學習打下基礎。

　　1.2.1 數據挖掘和機器學習

　　數據挖掘和機器學習這兩項技術的關係非常密切。機器學習方法構成數據挖掘的核心，絕大多數數據挖掘技術都來自機器學習領域，數據挖掘又嚮機器學習提齣新的要求和任務。

　　數據挖掘就是在數據中尋找模式的過程。這個尋找過程必須是自動的或半自動的，並且數據總量應該是具有相當大的規模，從中發現的模式必須有意義並能産生一定的效益。通常，數據挖掘需要分析數據庫中的數據來解決問題，如客戶忠誠度分析、市場購物籃分析，等等。當今已進入海量數據時代。例如，全世界已經有約1 000 000 000 000個網頁；沃爾瑪僅一個小時就有一百萬的交易量，其數據庫裏數據已有2.5拍(即2.5×1015)字節的信息，等等。

　　這些海量數據不可能采用手工方式進行處理，因此，迫切要求能進行數據分析的自動化方法，這些都由機器學習提供。

　　機器學習定義為能夠自動尋找數據中的模式的一套方法，然後，使用所發現的模式來預測將來的數據，或者在各種不確定的條件下進行決策。

　　機器學習分為兩種主要類型。第一種稱為有監督學習，或稱為預測學習，其目標是在給定一係列輸入輸齣實例所構成的數據集的條件下，學習輸入x到輸齣y的映射關係。這裏的數據集稱為訓練集，實例的個數稱為訓練樣本數。第二種機器學習類型稱為無監督學習，或稱為描述學習，在給定一係列僅由輸入實例構成的數據集的條件下，其目標是發現數據中的有趣模式。無監督學習有時候也稱為知識發現，這類問題並沒有明確定義，因為我們不知道需要尋找什麼樣的模式，也沒有明顯的誤差度量可供使用。而對於給定的x，有監督學習可以對所觀察到的值與預測的值進行比較。

　　……

前言/序言

　　當代中國掀起瞭一股學習數據挖掘和機器學習的熱潮，從斯坦福大學公開課“機器學習課程”，到龍星計劃的“機器學習Machine Learning”課程，再到加州理工學院公開課“機器學習與數據挖掘”課程，參加這些網絡課程學習的人群日益壯大，數據挖掘和機器學習炙手可熱。

　　數據挖掘是數據庫知識發現中的一個步驟，它從大量數據中自動提取齣隱含的、過去未知的、有價值的潛在信息。機器學習主要設計和分析一些讓計算機可以自動“學習”的算法，其算法是一類從數據中自動分析獲得規律，並利用規律對未知數據進行預測。機器學習和數據挖掘這兩個領域聯係密切，數據挖掘利用機器學習提供的技術來分析海量數據，以發掘數據中隱含的有用信息。

　　數據挖掘和機器學習這兩個密切相關的領域存在一個特點：理論很強而實踐很弱。眾所周知，理論和實踐是研究者的左腿和右腿，缺瞭一條腿的研究者肯定難以前行，有的技術人員花瞭若乾年時間進行研究，雖然瞭解甚至熟悉瞭很多公式和算法，但仍然難以真正去麵對一個實際挖掘問題並很好地解決手上的技術難題，其根本原因就是——缺乏實踐。

　　本書就是為瞭試圖解決數據挖掘和機器學習的實踐問題而編寫的，依托新西蘭懷卡托大學采用Java語言開發的著名開源軟件Weka，該係統自1993年開始由新西蘭政府資助，至今已經曆瞭20年的發展，它的功能已經十分強大和成熟。Weka集閤瞭大量的機器學習和相關技術，受領域發展和用戶需求所推動，代錶瞭當今數據挖掘和機器學習領域的最高水平。因此，研究Weka能幫助研究者從實踐去驗證所學的理論，顯然有很好的理論意義或實際意義。

　　本書共分8章。第1章介紹Weka的曆史和功能、數據挖掘和機器學習的基本概念、Weka係統安裝，以及示例數據集；第2章介紹Explorer界麵的使用，主要內容包括：圖形用戶界麵、預處理、分類、聚類、關聯、選擇屬性，以及可視化；第3章介紹Knowledge Flow界麵，主要內容有知識流介紹、知識流組件、使用知識流組件，以及實踐教程；第4章介紹Experimenter界麵，主要內容有Experimenter界麵介紹、標準實驗、遠程實驗，以及分析實驗結果；第5章介紹命令行界麵，主要內容有命令行界麵介紹、Weka結構、命令行選項、過濾器和分類器選項，以及Weka包管理器；第6章介紹一些Weka的高級應用，主要介紹Weka的貝葉斯網絡、神經網絡、文本分類和時間序列分析及預測；第7章介紹Weka API，介紹如何使用Java源代碼來實現常見數據挖掘任務的基礎知識，並給齣一個展示如何進行數據挖掘的綜閤示例；最後一章通過對一個學習方案的源代碼進行分析，深入研究Weka學習方案的工作原理，為開發人員提供一個編寫學習算法的技術基礎。

　　在閱讀大量相關文獻的過程中，作者深深為國外前輩們的理論功底和實踐技能所摺服，那些巨人們站在高處，使人難以望其項背。雖然得益於諸如網易公開課和龍星計劃等項目，我們有機會和全世界站在同一個數量級的知識起跑綫上，但是，這並不意味著能在將來的競爭中占據優勢，正如孫中山先生所說“革命尚未成功，同誌仍須努力”，讓我們一起共勉。

　　在本書的編寫過程中，作者力求精益求精，但限於作者的知識和能力，且很多材料都難以獲取，考證和去僞存真是一件時間開銷非常大和異常睏難的工作，因此肯定會有所遺漏及不妥之處，敬請廣大讀者批評指正。

　　作者專門為本書設置讀者QQ群，群號245295017，歡迎讀者加群，下載和探討書中源代碼，抒寫讀書心得，進行技術交流等。

　　本書承濛很多朋友、同事的幫助纔得以成文。特彆感謝Weka開發組的全體人員，他們將自己20年心血匯聚的成果開源，對本領域貢獻巨大；衷心感謝清華大學齣版社的編輯老師在內容組織、排版，以及齣版方麵提齣的建設性意見和給予的無私幫助；感謝昆明理工大學提供的寬鬆的研究環境；感謝昆明理工大學計算機係教師繆祥華博士，他為本書的成文提齣瞭很多建設性的建議，對本書的改進幫助甚大；感謝昆明理工大學計算機係海歸博士吳霖老師，他經常和作者一起討論機器學習的技術問題，他為本書的編寫貢獻瞭很多智慧；感謝昆明理工大學現代教育中心的何佳老師，他完成瞭本書部分代碼的編寫和測試工作；感謝國內外的同行們，他們在網絡論壇和博客上發錶瞭眾多卓有見識的文章，作者從中學習到很多知識，由於來源比較瑣碎，無法一一列舉，感謝他們對本書的貢獻；感謝理解和支持我的傢人，他們是我寫作的堅強後盾。感謝購買本書的朋友，歡迎批評指正，你們的批評建議都會受到重視，並在再版中改進。

　　編 者

深入淺齣：現代數據分析的基石與前沿 圖書名稱： 現代數據分析的基石與前沿：從統計思維到深度學習實踐 圖書簡介 在信息爆炸的時代，數據不再僅僅是記錄，而是驅動決策、預測未來的核心資産。然而，如何從海量、復雜的數據流中提取齣有價值的洞察，並將其轉化為可操作的智能，是當前技術領域麵臨的核心挑戰。本書《現代數據分析的基石與前沿：從統計思維到深度學習實踐》旨在為讀者提供一個全麵、係統且實用的框架，覆蓋從經典統計學原理到尖端人工智能模型構建的全過程。我們拒絕晦澀的理論堆砌，專注於連接理論與實際應用之間的橋梁，確保讀者能夠掌握驅動當今數據科學革命的關鍵技術。 第一部分：數據科學的哲學與基礎構建（統計思維的重塑） 本書的第一部分著重於奠定堅實的理論基礎，強調“為什麼”比“如何做”更為重要。數據分析的本質在於理解不確定性，並用概率的語言描述世界。 第一章：數據思維的範式轉變 本章首先界定瞭“大數據”時代的特徵，並闡述瞭描述性統計與推斷性統計之間的核心區彆。我們深入探討瞭數據質量（Data Quality）的維度，包括準確性、完整性、一緻性和時效性，強調“垃圾進，垃圾齣”（GIGO）原則在現代分析中的極端重要性。內容涵蓋瞭度量衡的類型（名義、順序、區間、比率）及其對後續模型選擇的製約。此外，我們引入瞭因果推斷的初步概念，區分相關性與強有力的因果關係，這是避免“僞科學”結論的關鍵。 第二章：概率論與經典統計推斷 本章迴顧瞭讀者可能熟悉的概率論核心概念，但更側重於其在統計建模中的應用。重點討論瞭常見的概率分布（正態、泊鬆、二項分布）及其在實際業務場景中的擬閤案例。推斷統計是本章的重心，包括參數估計（點估計與區間估計）、假設檢驗（零假設與備擇假設的構建、P值與統計功效的理解）。我們詳細解析瞭Type I和Type II錯誤，並以金融風險評估和産品A/B測試為例，演示如何科學地設定顯著性水平並做齣基於證據的決策。 第三章：探索性數據分析（EDA）的藝術與科學 EDA是數據分析流程的“偵察兵”。本章將EDA提升到戰略層麵，而不僅僅是簡單的圖錶繪製。我們詳細介紹瞭單變量、雙變量及多變量分析的技術。在單變量分析中，重點關注異常值（Outliers）的檢測方法（如箱綫圖、Z分數、IQR法）和處理策略（截斷、替代或移除）。在多變量分析中，我們引入瞭相關矩陣的可視化、散點圖矩陣（SPLOM）以及主成分分析（PCA）作為維度縮減的預備知識。本章的實踐部分強調使用交互式工具（如數據透視錶、熱力圖）來快速識彆數據結構、分布形態和潛在的交互作用。 第二部分：經典機器學習模型與綫性基石 在建立瞭穩固的統計基礎後，本部分將讀者引導至傳統的、具有強大解釋性的機器學習算法。這些算法是理解更復雜模型的基礎。 第四章：綫性模型與迴歸分析的精深 迴歸分析是應用最廣泛的預測工具。本章首先從簡單的綫性迴歸（OLS）齣發，深入討論瞭多重共綫性、異方差性和自相關性等經典迴歸模型的違假設問題，並提供瞭穩健的解決方案，例如使用穩健迴歸（Robust Regression）和廣義最小二乘法（GLS）。隨後，我們過渡到廣義綫性模型（GLM），重點解析瞭邏輯迴歸（Logistic Regression）在綫性尺度上處理二元結果的強大能力，以及泊鬆迴歸在計數數據建模中的應用。模型診斷（殘差分析、Cook’s距離）被視為確保模型可靠性的必要步驟。 第五章：決策樹的直觀力量與集成學習 決策樹因其易於解釋的特性而廣受歡迎。本章詳細剖析瞭ID3、C4.5和CART算法的內部機製，包括熵、信息增益和基尼不純度的計算。核心難點在於理解過擬閤的産生機製，並掌握剪枝（Pruning）技術。緊接著，本書引入瞭集成學習（Ensemble Methods）的概念，這是提升預測性能的關鍵。我們詳細闡述瞭Bagging（以隨機森林為例）和Boosting（重點介紹AdaBoost和梯度提升機XGBoost/LightGBM的原理）如何通過組閤多個弱學習器來構建高精度的預測模型。 第六章：支持嚮量機（SVM）與核方法的奧秘 SVM是處理高維小樣本問題的利器。本章深入探討瞭綫性可分情況下的最大邊界分類器（Maximum Margin Classifier）的幾何意義。真正的重點在於核技巧（Kernel Trick），解釋瞭如何通過隱式的特徵空間映射來解決非綫性可分問題，並比較瞭多項式核、徑嚮基函數（RBF）核的適用場景。此外，我們還討論瞭SVM在迴歸（SVR）中的應用以及參數C和$gamma$對模型泛化能力的影響。 第三部分：非監督學習與數據結構的發現 數據分析不僅是預測，更是發現未知結構的過程。本部分專注於如何從數據本身中提取內在的組織形態。 第七章：聚類分析：劃分與層次的藝術 聚類是識彆數據集中自然分組的核心技術。本章詳細介紹瞭基於劃分的聚類方法，特彆是K-Means算法的工作流程、初始點的選擇敏感性以及如何使用肘部法則（Elbow Method）和輪廓係數（Silhouette Score）來確定最佳的聚類數K。此外，我們深入研究瞭層次聚類（Hierarchical Clustering），比較瞭凝聚法（Agglomerative）和分裂法（Divisive）的優劣，並重點解析瞭樹狀圖（Dendrogram）的解讀技巧。對於高維稀疏數據，我們還探討瞭基於密度的DBSCAN算法在識彆任意形狀簇方麵的獨特優勢。 第八章：降維技術：簡化復雜性的路徑 高維數據帶來的“維度災難”是現代分析的常見障礙。本章側重於兩種主要的降維範式：特徵選擇和特徵提取。在特徵選擇方麵，我們比較瞭過濾法（Filter）、包裹法（Wrapper）和嵌入法（Embedded）的優劣。在特徵提取方麵，除瞭在第一部分提及的PCA外，本章還重點闡述瞭綫性判彆分析（LDA）作為一種有監督的降維技術，它如何最大化類彆間的分離度，這對於後續的分類任務至關重要。 第四部分：深度學習的架構與工程實踐 本書的最後部分將視野擴展到當前最前沿的深度學習領域，關注其核心架構、訓練策略和實際部署考量。 第九章：人工神經網絡（ANN）的結構與訓練機製 本章從最基礎的感知機（Perceptron）講起，係統構建瞭多層感知機（MLP）。我們深入剖析瞭激活函數的選擇（ReLU, Sigmoid, Tanh）及其對梯度消失問題的潛在影響。訓練機製是本章的重中之重：詳細闡述瞭前嚮傳播、損失函數的計算（如交叉熵損失），以及通過反嚮傳播（Backpropagation）算法高效計算梯度的過程。優化器方麵，我們對比瞭標準梯度下降、動量法、RMSprop到Adam優化器的演進路綫，解釋瞭它們在收斂速度和穩定性上的差異。 第十章：捲積網絡（CNN）與序列模型（RNN/Transformer） 本章聚焦於深度學習在特定數據類型上的專業化架構。對於圖像和網格數據，我們詳細解析瞭捲積層（Convolutional Layer）的核心操作——權重共享和局部連接，以及池化層（Pooling）的作用。對於序列數據（文本、時間序列），我們探討瞭循環神經網絡（RNN）處理依賴關係的能力，並重點分析瞭其局限性（長期依賴問題），進而引入長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的結構。最後，簡要介紹Transformer架構的自注意力（Self-Attention）機製，作為現代自然語言處理的基石。 第十一章：模型部署、可解釋性與倫理考量 高級分析的價值體現在落地應用。本章討論瞭模型從訓練環境遷移到生産環境的工程化挑戰，包括模型序列化（如使用ONNX或特定框架格式）、延遲優化和A/B測試驗證。同時，我們也強調瞭模型的可解釋性（XAI）的重要性，介紹瞭LIME和SHAP值等工具，幫助用戶理解“黑箱”模型的決策依據。最後，我們探討瞭數據偏差（Bias）在訓練數據中如何被放大，以及負責任的人工智能（Responsible AI）在公平性、透明度和隱私保護方麵的倫理要求。 總結： 本書不是一本僅僅停留在軟件操作手冊，而是緻力於培養數據分析的係統思維。通過對統計學、經典機器學習和現代深度學習理論的有機結閤，讀者將能夠批判性地評估數據、選擇最閤適的工具集，並構建齣既準確又具備業務洞察力的預測係統。無論您是希望從傳統商業智能（BI）轉型的數據分析師，還是尋求深化算法理解的軟件工程師，本書都提供瞭通往高效、現代數據驅動決策的清晰路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，我對市麵上許多打著“實戰”旗號的書籍常常抱持一種審慎的態度，但這本書在這方麵確實展現齣瞭它的誠意和深度。作者顯然沒有滿足於停留在理論的象牙塔中，而是緻力於將抽象的算法落地為可執行的步驟。書中對於工具的使用指南，簡直可以作為一份獨立的操作手冊來使用。它沒有采用那種敷衍瞭事的“復製粘貼”式代碼羅列，而是深入剖析瞭每一個參數背後的意義及其對模型性能可能産生的影響。我特彆喜歡它在討論模型評估和選擇時所展現齣的那種辯證思維。作者沒有武斷地宣稱某個算法是“萬能鑰匙”，而是引導讀者去思考在不同約束條件下，哪種評估指標更具參考價值，哪種模型結構更具魯棒性。這種“批判性地學習”的引導方式，對我這種習慣於直接套用模闆的學習者來說，無疑是一次思想上的洗禮。它教會瞭我，真正的技術實踐，永遠是圍繞著“問題”和“約束”展開的，而非孤立地圍繞著“算法”本身。

評分☆☆☆☆☆

如果用一個詞來概括這本書給我的整體感受，那就是“嚴謹的實用主義”。它成功地在理論的深度和工程的廣度之間搭建起瞭一座堅固的橋梁。對於那些希望從零基礎一步步構建起數據挖掘和機器學習能力的讀者而言，這本書提供瞭一個近乎完美的路綫圖。它不是那種隻停留在高屋建瓴的層麵，讓你看完後依然不知從何下手的“大而空”的教材。相反，它提供瞭大量的“如何著手”的實用建議，從數據采集的規範到結果可視化的最佳實踐，無一不體現齣作者對實際工作流程的深刻理解。讀完這本書，我感覺自己不光是“知道”瞭某些概念，更重要的是，我“學會瞭如何運用”這些概念去解決實際問題。它不僅是一本工具書，更像是一本修行手冊，引導讀者以一種更加係統化、更加審慎的態度去麵對數據科學領域的挑戰。這本書的價值，在於它讓理論不再是遙不可及的空中樓閣，而是可以被切實把握和操作的工具箱。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格可以說是百變的，這可能也是它最迷人的一點。在前期的理論闡述部分，作者的筆觸是嚴謹而剋製的，仿佛一位嚴肅的學者在進行學術報告，力求用最精煉的語言錶達最復雜的思想，這種風格極大地提高瞭閱讀效率，讓人感覺信息密度很高。然而，當涉及到某些比較前沿或者容易引起誤解的概念時，作者的語氣會突然變得非常口語化和富有啓發性，就像一位熱衷於分享的同行在咖啡館裏跟你促膝長談。這種風格的切換非常自然，使得閱讀過程充滿瞭張力，避免瞭長時間閱讀技術文檔可能産生的疲勞感。我印象最深的是，作者在處理一些復雜數學推導時，會巧妙地插入一些“注解”或“旁白”，這些文字往往是用一種略帶幽默和自嘲的口吻寫就的，一下子就把原本枯燥的數學推導變成瞭富有生命力的探討過程。這種對閱讀體驗的精心設計，遠超齣瞭我對此類書籍的一般期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實抓人眼球，那種深邃的藍色調搭配著流動的金色綫條，讓人立刻聯想到數據的廣袤宇宙和其中蘊含的無限可能。當我初次翻開它時，內頁的排版布局清晰明瞭，字體選擇也非常人性化，閱讀體驗非常舒適。作者在開篇部分花瞭不少筆墨來鋪陳數據科學的宏大圖景，試圖引導讀者進入一個由數字和算法構築的迷人世界。我尤其欣賞作者在描述理論概念時所采用的類比手法，那些日常生活中常見的事物被巧妙地引入，使得那些原本聽起來有些高深莫測的統計學和概率論知識變得觸手可及。比如，關於“過擬閤”的解釋，作者竟然用瞭一個非常生動的烘焙蛋糕的例子，讓人會心一笑之餘，對這個核心概念有瞭更深層次的理解。書中對一些曆史背景的梳理也做得相當到位，讓人明白這些技術並非橫空齣世，而是經曆瞭漫長的演進和沉澱，這對於建立一個紮實的知識框架是至關重要的。總的來說，這本書在“引人入勝”和“基礎構建”這兩個層麵上做得非常齣色，為接下來的深入學習打下瞭堅實而愉悅的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排簡直是一場精心策劃的探險之旅。它不像有些技術書籍那樣，上來就拋齣一堆復雜的公式和代碼，而是采取瞭一種循序漸進的“腳手架”式教學方法。初期的章節專注於概念的澄清和工具的初步介紹，語言風格比較偏嚮於一位經驗豐富的老教授，語速平穩，邏輯嚴密，但又不失風趣。隨著章節的深入，我明顯感覺到內容的復雜度在逐步攀升，但每一次提升都伴隨著清晰的步驟分解和大量的圖示輔助。特彆是關於數據預處理的那一部分，作者詳盡地列舉瞭各種“陷阱”和“捷徑”，仿佛是一位身經百戰的“數據考古學傢”在傳授他的獨傢秘笈。我特彆留意瞭那些案例分析，它們往往選取瞭跨領域的實際問題，比如金融風控模型和醫療診斷輔助係統，這極大地增強瞭知識的實用性和遷移性。閱讀過程中，我時常需要停下來，對照書中的流程圖反復揣摩，作者對於細節的把控，那種對“精確性”的執著追求，讓人不得不佩服。這本書的價值就在於，它不僅告訴你“是什麼”，更重要的是，它細緻地展示瞭“怎麼做”以及“為什麼這樣做”。

評分☆☆☆☆☆

618活動給力,大買特買

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本書哦哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

東西是正版的

評分☆☆☆☆☆

東西挺好的，包裝也很不錯，速度也很快，快遞員態度也很好哦

評分☆☆☆☆☆

我是幫朋友買的，我也不知道好不好先給個五星吧？

評分☆☆☆☆☆

個人感覺書的內容挺不錯的，物流速度也行

評分☆☆☆☆☆

包裝精美，正版，推薦購買

評分☆☆☆☆☆

weka是一個很好的平颱，這本書座位工具書很不錯。

評分☆☆☆☆☆

一直最愛的品牌，正好雙十一活動性價比高，快下手把