数据挖掘与机器学习：WEKA应用技术与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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袁梅宇 著

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• WEKA
• 数据分析
• 模式识别
• 算法
• 实践
• 案例
• Python
• Java

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302371748

版次：1

商品编码：11522695

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：456

字数：708000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　

　　系统讲解数据挖掘机器学习工具Weka
　　经典的开源挖掘工具、开放的Java环境
　　初学者的入门优选书、研究者的钻研利器

内容简介

　　

　　《数据挖掘与机器学习：WEKA应用技术与实践》借助代表当今数据挖掘和机器学习高水平的著名开源软件Weka，通过大量的实践操作，使读者了解并掌握数据挖掘和机器学习的相关技能，拉近理论与实践的距离。全书共分8章，主要内容包括Weka介绍、Explorer界面、KnowledgeFlow界面、Experimenter界面、命令行界面、Weka高级应用、WekaAPI和学习方案源代码分析。
　　作为国内首本系统讲解Weka的书籍，《数据挖掘与机器学习：WEKA应用技术与实践》内容全面、实例丰富、可操作性强，做到理论与实践的统一。本书适合数据挖掘和机器学习相关人员作为技术参考书，也适合作为计算机专业高年级本科生和研究生教材或教学参考用书。

作者简介

　　袁梅宇，男，工学博士，硕士导师，现在昆明理工大学计算机系任教。为本科生和研究生主讲Java程序设计、JavaEE技术、数据库原理、人工智能、DotNet技术等核心课程，参加过863CIMSNet建设、中欧合作项目DRAGON和多项国家基金和省基金项目，第一作者公开发表论文十余篇，软件著作权（颁证）六项。

内页插图

目录

第1章 Weka介绍
1.1 Weka简介
1.1.1 Weka历史
1.1.2 Weka功能简介
1.2 基本概念
1.2.1 数据挖掘和机器学习
1.2.2 数据和数据集
1.2.3 ARFF格式
1.2.4 预处理
1.2.5 分类与回归
1.2.6 聚类分析
1.2.7 关联分析
1.3 Weka系统安装
1.3.1 系统要求
1.3.2 安装过程
1.3.3 Weka使用初步
1.3.4 系统运行注意事项
1.4 访问数据库
1.4.1 配置文件
1.4.2 访问数据库
1.4.3 常见问题及解决办法
1.5 示例数据集
1.5.1 天气问题
1.5.2 鸢尾花
1.5.3 CPU
1.5.4 玻璃数据集
1.5.5 美国国会投票记录
1.5.6 乳腺癌数据集
课后强化训练

第2章 Explorer界面
2.1 图形用户界面
2.1.1 标签页简介
2.1.2 状态栏
2.1.3 图像输出
2.1.4 手把手教你用
2.2 预处理
2.2.1 加载数据
2.2.2 属性处理
2.2.3 过滤器
2.2.4 过滤器算法介绍
2.2.5 手把手教你用
2.3 分类
2.3.1 分类器选择
2.3.2 分类器训练
2.3.3 分类器输出
2.3.4 分类算法介绍
2.3.5 分类模型评估
2.3.6 手把手教你用
2.4 聚类
2.4.1 聚类面板操作
2.4.2 聚类算法介绍
2.4.3 手把手教你用
2.5 关联
2.5.1 关联面板操作
2.5.2 关联算法介绍
2.5.3 手把手教你用
2.6 选择属性
2.6.1 选择属性面板操作
2.6.2 选择属性算法介绍
2.6.3 手把手教你用
2.7 可视化
2.7.1 选择单独的2D散点图
2.7.2 选择实例
2.7.3 手把手教你用
课后强化训练

第3章 Knowledge Flow界面
3.1 知识流介绍
3.1.1 知识流特性
3.1.2 知识流界面布局
3.2 知识流组件
3.2.1 数据源
3.2.2 数据接收器
3.2.3 评估器
3.2.4 可视化器
3.2.5 其他工具
3.3 使用知识流组件
3.4 手把手教你用
课后强化训练

第4章 Experimenter界面
4.1 简介
4.2 标准实验
4.2.1 简单实验
4.2.2 高级实验
4.2.3 手把手教你用
4.3 远程实验
4.3.1 远程实验设置
4.3.2 手把手教你用
4.4 分析结果
4.4.1 获取实验结果
4.4.2 配置测试
4.4.3 保存结果
4.4.4 手把手教你用
课后强化训练

第5章 命令行界面
5.1 命令行界面介绍
5.1.1 命令调用
5.1.2 命令自动完成
5.2 Weka结构
5.2.1 类实例和包
5.2.2 weka.core包
5.2.3 weka.classifiers包
5.2.4 其他包
5.3 命令行选项
5.3.1 常规选项
5.3.2 特定选项
5.4 过滤器和分类器选项
5.4.1 过滤器选项
5.4.2 分类器选项
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 运行安装的算法
课后强化训练

第6章 Weka高级应用
6.1 贝叶斯网络
6.1.1 简介
6.1.2 贝叶斯网络编辑器
6.1.3 在探索者中使用贝叶斯网络
6.1.4 学习算法
6.1.5 查看贝叶斯网络
6.1.6 手把手教你用
6.2 神经网络
6.2.1 GUI使用
6.2.2 手把手教你用
6.3 文本分类
6.3.1文本分类示例
6.3.2 分类真实文本
6.3.3 手把手教你用
6.4 时间序列分析及预测
6.4.1 使用时间序列环境
6.4.2 手把手教你用
课后强化训练

第7章 Weka API
7.1 加载数据
7.1.1 从文件加载数据
7.1.2 从数据库加载数据
7.1.3 手把手教你用
7.2 保存数据
7.2.1 保存数据至文件
7.2.2 保存数据至数据库
7.2.3 手把手教你用
7.3 处理选项
7.3.1 处理选项方法
7.3.2 手把手教你用
7.4 内存数据集处理
7.4.1 在内存中创建数据集
7.4.2 打乱数据顺序
7.4.3 手把手教你用
7.5 过滤
7.5.1 批量过滤
7.5.2 即时过滤
7.5.3 手把手教你用
7.6 分类
7.6.1 分类器构建
7.6.2 分类器评估
7.6.3 实例分类
7.6.4 手把手教你用
7.7 聚类
7.7.1 聚类器构建
7.7.2 聚类器评估
7.7.3 实例聚类
7.7.4 手把手教你用
7.8 属性选择
7.8.1 使用元分类器
7.8.2 使用过滤器
7.8.3 使用底层API
7.8.4 手把手教你用
7.9 可视化
7.9.1 ROC曲线
7.9.2 图
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 文本分类综合示例
7.11.1 程序运行准备
7.11.2 源程序分析
7.11.3 运行说明
课后强化训练

第8章 学习方案源代码分析
8.1 NaiveBayes源代码分析
8.2 实现分类器的约定
课后强化训练

附录A 中英文术语对照
附录B Weka算法介绍
参考文献

精彩书摘

　　第1章

　　Weka介绍

　　Weka是新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘著名开源软件，该系统自1993年开始由新西兰政府资助，至今已经历了20年的发展，其功能已经十分强大和成熟。Weka集合了大量的机器学习和相关技术，受领域发展和用户需求所推动，代表了当今数据挖掘和机器学习领域的最高水平。

　　1.1 Weka简介Weka是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文字首缩写，在该网站可以免费下载可运行软件和源代码，还可以获得说明文档、常见问题解答、数据集和其他文献等资源。Weka的发音类似新西兰本土一种不会飞的鸟，如图1.1所示，因此Weka系统使用该鸟作为其徽标。

　　图1.1 Weka(或woodhen)鸟

　　Weka是一种使用Java语言编写的数据挖掘机器学习软件，是GNU协议下分发的开源软件。Weka主要用于科研、教育和应用领域，还作为Ian H. Witten、FrankEibe和Mark A. Hall三人合著的著名书籍 ——《Data Mining — Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition》(数据挖掘：实用机器学习工具与技术，第3版)的实践方面的重要补充，该书于2011年由Elsevier出版。

　　Weka是一套完整的数据处理工具、学习算法和评价方法，包含数据可视化的图形用户界面，同时该环境还可以比较和评估不同的学习算法的性能。

　　国内外很多著名大学都采用Weka作为数据挖掘和机器学习课程的实践工具。Weka还有另外一个名字叫作Pentaho Data Mining Community Edition(Pentaho数据挖掘社区版)，此外，Pentaho的网站还维护一个称为Pentaho Data Mining Enterprise Edition(Pentaho数据挖掘企业版)的版本，它主要提供技术支持和管理升级。另一个用Java编写的著名数据挖掘工具RapidMiner通过Weka Extension(Weka扩展)支持Weka，以充分利用Weka的“约100个额外的建模方案，其中包括额外的决策树、规则学习器和回归估计器”。

　　1.1.1 Weka历史

　　怀卡托机器学习团队宣称：我们团队的总体目标是要建立最先进的软件开发机器学习技术，并将其应用于解决现实世界的数据挖掘问题。团队具体目标是：使机器学习技术容易获得，并将其应用到解决新西兰工业的重大实际问题，开发新的机器学习算法并推向世界，为该领域的理论框架作出贡献。

　　1992年末，新西兰怀卡托大学计算机科学系Ian Witten博士申请基金，1993年获新西兰政府资助，并于同年开发出接口和基础架构。次年发布了第一个Weka的内部版本，两年后，在1996年10月，第一个公开版本(Weka 2.1)发布。Weka早期版本主要采用C语言编写，1997年初，团队决定使用Java重新改写，并在1999年中期发布纯Java的Weka 3版本。选定Java来实现Ian Witten著作《Data Mining》的配套机器学习技术是有充分理由的，作为一个著名的面向对象的编程语言，Java允许用一个统一的接口来进行学习方案和方法的预处理和后处理。决定使用Java来替代C++或其他面向对象的语言，是因为Java编写的程序可以运行在绝大部分计算机上，而无须重新编译，更不需要修改源代码。已经测试过的平台包括Linux、Windows和Macintosh操作系统，甚至包括PDA。最后的可执行程序复制过来即可运行，完全绿色，不要求复杂安装。当然，Java也有其缺点，最大的问题是它在速度上有缺陷，执行一个Java程序比对应的C语言程序要慢上好几倍。综合来看，对于Weka来说，Java“一次编译，到处运行”的吸引力远远超出对性能的渴望。

　　截止到2013年2月，Weka最新的版本是3.7.8，这是2013年1月24日发布的稳定版，本书基于该版本。

　　1.1.2 Weka功能简介Weka系统汇集了最前沿的机器学习算法和数据预处理工具，以便用户能够快速灵活地将已有的处理方法应用于新的数据集。它为数据挖掘的整个过程提供全面的支持，包括准备输入数据、统计评估学习方案、输入数据和学习效果的可视化。Weka除了提供大量学习算法之外，还提供了适应范围很广的预处理工具，用户通过一个统一界面操作各种组件，比较不同的学习算法，找出能够解决问题的最有效的方法。

　　Weka系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：回归、分类、聚类、关联规则以及属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节，Weka提供了很多用于数据可视化和预处理的工具。输入数据可以有两种形式，第一种是以ARFF格式为代表的文件；另一种是直接读取数据库表。

　　使用Weka的方式主要有三种：第一种是将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据；第二种是使用已经学习到的模型对新实例进行预测；第三种是使用多种学习器，然后根据其性能表现选择其中的一种来进行预测。用户使用交互式界面菜单中选择一种学习方法，大部分学习方案都带有可调节的参数，用户可通过属性列表或对象编辑器修改参数，然后通过同一个评估模块对学习方案的性能进行评估。

　　Weka主界面称为Weka GUI选择器，它通过右边的四个按钮提供四种主要的应用程序供用户选择，如图1.2所示，用鼠标单击按钮进入到相应的图形用户界面。其中，Weka系统提供的最容易使用的图形用户接口称为探索者(Explorer)。通过选择菜单和填写表单，可以调用Weka的所有功能。例如，用户用鼠标仅仅单击几个按钮，就可以完成从ARFF文件中读取数据集，然后建立决策树的工作。Weka界面十分友好，能适时地将不宜用的功能选项设置为不可选；将用户选项设计为表格方式以方便填写；当鼠标移动到界面工具上短暂停留时，会给出用法提示；对算法都给出较为合理的默认值，这样，帮助用户尽量少花精力进行配置就可取得较好的效果等。

　　图1.2 Weka主界面

　　虽然探索者界面使用很方便，但它也存在一个缺陷，要求它将所需数据全部一次读进内存，一旦用户打开某个数据集，就会读取全部数据。因此，这种批量方式仅适合处理中小规模的问题。知识流刚好能够弥补这一缺陷。

　　知识流(KnowledgeFlow)界面可以使用增量方式的算法来处理大型数据集，用户可以定制处理数据流的方式和顺序。知识流界面允许用户在屏幕上任意拖曳代表学习算法和数据源的图形构件，并以一定的方式和顺序组合在一起。也就是，按照一定顺序将代表数据源、预处理工具、学习算法、评估手段和可视化模块的各构件组合在一起，形成数据流。如果用户选取的过滤器和学习算法具有增量学习功能，那就可以实现大型数据集的增量分批读取和处理。

　　实验者(Experimenter)界面用于帮助用户解答实际应用分类和回归技术中遇到的一个基本问题——对于一个已知问题，哪种方法及参数值能够取得最佳效果？通过Weka提供的实验者工作环境，用户可以比较不同的学习方案。尽管探索者界面也能通过交互完成这样的功能，但通过实验者界面，用户可以让处理过程实现自动化。实验者界面更加容易使用不同参数去设置分类器和过滤器，使之运行在一组数据集中，收集性能统计数据，实现重要的测试实验。

　　简单命令行(Simple CLI)界面是为不提供自己的命令行界面的操作系统提供的，该简单命令行界面用于和用户进行交互，可以直接执行Weka命令。

　　1.2 基 本 概 念

　　上节简要介绍了Weka，读者也许迫不及待地想进一步深入了解并使用Weka来完成数据挖掘工作。但是，在此之前，有必要先了解数据挖掘和机器学习的一些基本概念，为进一步地学习打下基础。

　　1.2.1 数据挖掘和机器学习

　　数据挖掘和机器学习这两项技术的关系非常密切。机器学习方法构成数据挖掘的核心，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，数据挖掘又向机器学习提出新的要求和任务。

　　数据挖掘就是在数据中寻找模式的过程。这个寻找过程必须是自动的或半自动的，并且数据总量应该是具有相当大的规模，从中发现的模式必须有意义并能产生一定的效益。通常，数据挖掘需要分析数据库中的数据来解决问题，如客户忠诚度分析、市场购物篮分析，等等。当今已进入海量数据时代。例如，全世界已经有约1 000 000 000 000个网页；沃尔玛仅一个小时就有一百万的交易量，其数据库里数据已有2.5拍(即2.5×1015)字节的信息，等等。

　　这些海量数据不可能采用手工方式进行处理，因此，迫切要求能进行数据分析的自动化方法，这些都由机器学习提供。

　　机器学习定义为能够自动寻找数据中的模式的一套方法，然后，使用所发现的模式来预测将来的数据，或者在各种不确定的条件下进行决策。

　　机器学习分为两种主要类型。第一种称为有监督学习，或称为预测学习，其目标是在给定一系列输入输出实例所构成的数据集的条件下，学习输入x到输出y的映射关系。这里的数据集称为训练集，实例的个数称为训练样本数。第二种机器学习类型称为无监督学习，或称为描述学习，在给定一系列仅由输入实例构成的数据集的条件下，其目标是发现数据中的有趣模式。无监督学习有时候也称为知识发现，这类问题并没有明确定义，因为我们不知道需要寻找什么样的模式，也没有明显的误差度量可供使用。而对于给定的x，有监督学习可以对所观察到的值与预测的值进行比较。

　　……

前言/序言

　　当代中国掀起了一股学习数据挖掘和机器学习的热潮，从斯坦福大学公开课“机器学习课程”，到龙星计划的“机器学习Machine Learning”课程，再到加州理工学院公开课“机器学习与数据挖掘”课程，参加这些网络课程学习的人群日益壮大，数据挖掘和机器学习炙手可热。

　　数据挖掘是数据库知识发现中的一个步骤，它从大量数据中自动提取出隐含的、过去未知的、有价值的潜在信息。机器学习主要设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法，其算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。机器学习和数据挖掘这两个领域联系密切，数据挖掘利用机器学习提供的技术来分析海量数据，以发掘数据中隐含的有用信息。

　　数据挖掘和机器学习这两个密切相关的领域存在一个特点：理论很强而实践很弱。众所周知，理论和实践是研究者的左腿和右腿，缺了一条腿的研究者肯定难以前行，有的技术人员花了若干年时间进行研究，虽然了解甚至熟悉了很多公式和算法，但仍然难以真正去面对一个实际挖掘问题并很好地解决手上的技术难题，其根本原因就是——缺乏实践。

　　本书就是为了试图解决数据挖掘和机器学习的实践问题而编写的，依托新西兰怀卡托大学采用Java语言开发的著名开源软件Weka，该系统自1993年开始由新西兰政府资助，至今已经历了20年的发展，它的功能已经十分强大和成熟。Weka集合了大量的机器学习和相关技术，受领域发展和用户需求所推动，代表了当今数据挖掘和机器学习领域的最高水平。因此，研究Weka能帮助研究者从实践去验证所学的理论，显然有很好的理论意义或实际意义。

　　本书共分8章。第1章介绍Weka的历史和功能、数据挖掘和机器学习的基本概念、Weka系统安装，以及示例数据集；第2章介绍Explorer界面的使用，主要内容包括：图形用户界面、预处理、分类、聚类、关联、选择属性，以及可视化；第3章介绍Knowledge Flow界面，主要内容有知识流介绍、知识流组件、使用知识流组件，以及实践教程；第4章介绍Experimenter界面，主要内容有Experimenter界面介绍、标准实验、远程实验，以及分析实验结果；第5章介绍命令行界面，主要内容有命令行界面介绍、Weka结构、命令行选项、过滤器和分类器选项，以及Weka包管理器；第6章介绍一些Weka的高级应用，主要介绍Weka的贝叶斯网络、神经网络、文本分类和时间序列分析及预测；第7章介绍Weka API，介绍如何使用Java源代码来实现常见数据挖掘任务的基础知识，并给出一个展示如何进行数据挖掘的综合示例；最后一章通过对一个学习方案的源代码进行分析，深入研究Weka学习方案的工作原理，为开发人员提供一个编写学习算法的技术基础。

　　在阅读大量相关文献的过程中，作者深深为国外前辈们的理论功底和实践技能所折服，那些巨人们站在高处，使人难以望其项背。虽然得益于诸如网易公开课和龙星计划等项目，我们有机会和全世界站在同一个数量级的知识起跑线上，但是，这并不意味着能在将来的竞争中占据优势，正如孙中山先生所说“革命尚未成功，同志仍须努力”，让我们一起共勉。

　　在本书的编写过程中，作者力求精益求精，但限于作者的知识和能力，且很多材料都难以获取，考证和去伪存真是一件时间开销非常大和异常困难的工作，因此肯定会有所遗漏及不妥之处，敬请广大读者批评指正。

　　作者专门为本书设置读者QQ群，群号245295017，欢迎读者加群，下载和探讨书中源代码，抒写读书心得，进行技术交流等。

　　本书承蒙很多朋友、同事的帮助才得以成文。特别感谢Weka开发组的全体人员，他们将自己20年心血汇聚的成果开源，对本领域贡献巨大；衷心感谢清华大学出版社的编辑老师在内容组织、排版，以及出版方面提出的建设性意见和给予的无私帮助；感谢昆明理工大学提供的宽松的研究环境；感谢昆明理工大学计算机系教师缪祥华博士，他为本书的成文提出了很多建设性的建议，对本书的改进帮助甚大；感谢昆明理工大学计算机系海归博士吴霖老师，他经常和作者一起讨论机器学习的技术问题，他为本书的编写贡献了很多智慧；感谢昆明理工大学现代教育中心的何佳老师，他完成了本书部分代码的编写和测试工作；感谢国内外的同行们，他们在网络论坛和博客上发表了众多卓有见识的文章，作者从中学习到很多知识，由于来源比较琐碎，无法一一列举，感谢他们对本书的贡献；感谢理解和支持我的家人，他们是我写作的坚强后盾。感谢购买本书的朋友，欢迎批评指正，你们的批评建议都会受到重视，并在再版中改进。

　　编 者

深入浅出：现代数据分析的基石与前沿 图书名称： 现代数据分析的基石与前沿：从统计思维到深度学习实践 图书简介 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录，而是驱动决策、预测未来的核心资产。然而，如何从海量、复杂的数据流中提取出有价值的洞察，并将其转化为可操作的智能，是当前技术领域面临的核心挑战。本书《现代数据分析的基石与前沿：从统计思维到深度学习实践》旨在为读者提供一个全面、系统且实用的框架，覆盖从经典统计学原理到尖端人工智能模型构建的全过程。我们拒绝晦涩的理论堆砌，专注于连接理论与实际应用之间的桥梁，确保读者能够掌握驱动当今数据科学革命的关键技术。 第一部分：数据科学的哲学与基础构建（统计思维的重塑） 本书的第一部分着重于奠定坚实的理论基础，强调“为什么”比“如何做”更为重要。数据分析的本质在于理解不确定性，并用概率的语言描述世界。 第一章：数据思维的范式转变 本章首先界定了“大数据”时代的特征，并阐述了描述性统计与推断性统计之间的核心区别。我们深入探讨了数据质量（Data Quality）的维度，包括准确性、完整性、一致性和时效性，强调“垃圾进，垃圾出”（GIGO）原则在现代分析中的极端重要性。内容涵盖了度量衡的类型（名义、顺序、区间、比率）及其对后续模型选择的制约。此外，我们引入了因果推断的初步概念，区分相关性与强有力的因果关系，这是避免“伪科学”结论的关键。 第二章：概率论与经典统计推断 本章回顾了读者可能熟悉的概率论核心概念，但更侧重于其在统计建模中的应用。重点讨论了常见的概率分布（正态、泊松、二项分布）及其在实际业务场景中的拟合案例。推断统计是本章的重心，包括参数估计（点估计与区间估计）、假设检验（零假设与备择假设的构建、P值与统计功效的理解）。我们详细解析了Type I和Type II错误，并以金融风险评估和产品A/B测试为例，演示如何科学地设定显著性水平并做出基于证据的决策。 第三章：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学 EDA是数据分析流程的“侦察兵”。本章将EDA提升到战略层面，而不仅仅是简单的图表绘制。我们详细介绍了单变量、双变量及多变量分析的技术。在单变量分析中，重点关注异常值（Outliers）的检测方法（如箱线图、Z分数、IQR法）和处理策略（截断、替代或移除）。在多变量分析中，我们引入了相关矩阵的可视化、散点图矩阵（SPLOM）以及主成分分析（PCA）作为维度缩减的预备知识。本章的实践部分强调使用交互式工具（如数据透视表、热力图）来快速识别数据结构、分布形态和潜在的交互作用。 第二部分：经典机器学习模型与线性基石 在建立了稳固的统计基础后，本部分将读者引导至传统的、具有强大解释性的机器学习算法。这些算法是理解更复杂模型的基础。 第四章：线性模型与回归分析的精深 回归分析是应用最广泛的预测工具。本章首先从简单的线性回归（OLS）出发，深入讨论了多重共线性、异方差性和自相关性等经典回归模型的违假设问题，并提供了稳健的解决方案，例如使用稳健回归（Robust Regression）和广义最小二乘法（GLS）。随后，我们过渡到广义线性模型（GLM），重点解析了逻辑回归（Logistic Regression）在线性尺度上处理二元结果的强大能力，以及泊松回归在计数数据建模中的应用。模型诊断（残差分析、Cook’s距离）被视为确保模型可靠性的必要步骤。 第五章：决策树的直观力量与集成学习 决策树因其易于解释的特性而广受欢迎。本章详细剖析了ID3、C4.5和CART算法的内部机制，包括熵、信息增益和基尼不纯度的计算。核心难点在于理解过拟合的产生机制，并掌握剪枝（Pruning）技术。紧接着，本书引入了集成学习（Ensemble Methods）的概念，这是提升预测性能的关键。我们详细阐述了Bagging（以随机森林为例）和Boosting（重点介绍AdaBoost和梯度提升机XGBoost/LightGBM的原理）如何通过组合多个弱学习器来构建高精度的预测模型。 第六章：支持向量机（SVM）与核方法的奥秘 SVM是处理高维小样本问题的利器。本章深入探讨了线性可分情况下的最大边界分类器（Maximum Margin Classifier）的几何意义。真正的重点在于核技巧（Kernel Trick），解释了如何通过隐式的特征空间映射来解决非线性可分问题，并比较了多项式核、径向基函数（RBF）核的适用场景。此外，我们还讨论了SVM在回归（SVR）中的应用以及参数C和$gamma$对模型泛化能力的影响。 第三部分：非监督学习与数据结构的发现 数据分析不仅是预测，更是发现未知结构的过程。本部分专注于如何从数据本身中提取内在的组织形态。 第七章：聚类分析：划分与层次的艺术 聚类是识别数据集中自然分组的核心技术。本章详细介绍了基于划分的聚类方法，特别是K-Means算法的工作流程、初始点的选择敏感性以及如何使用肘部法则（Elbow Method）和轮廓系数（Silhouette Score）来确定最佳的聚类数K。此外，我们深入研究了层次聚类（Hierarchical Clustering），比较了凝聚法（Agglomerative）和分裂法（Divisive）的优劣，并重点解析了树状图（Dendrogram）的解读技巧。对于高维稀疏数据，我们还探讨了基于密度的DBSCAN算法在识别任意形状簇方面的独特优势。 第八章：降维技术：简化复杂性的路径 高维数据带来的“维度灾难”是现代分析的常见障碍。本章侧重于两种主要的降维范式：特征选择和特征提取。在特征选择方面，我们比较了过滤法（Filter）、包裹法（Wrapper）和嵌入法（Embedded）的优劣。在特征提取方面，除了在第一部分提及的PCA外，本章还重点阐述了线性判别分析（LDA）作为一种有监督的降维技术，它如何最大化类别间的分离度，这对于后续的分类任务至关重要。 第四部分：深度学习的架构与工程实践 本书的最后部分将视野扩展到当前最前沿的深度学习领域，关注其核心架构、训练策略和实际部署考量。 第九章：人工神经网络（ANN）的结构与训练机制 本章从最基础的感知机（Perceptron）讲起，系统构建了多层感知机（MLP）。我们深入剖析了激活函数的选择（ReLU, Sigmoid, Tanh）及其对梯度消失问题的潜在影响。训练机制是本章的重中之重：详细阐述了前向传播、损失函数的计算（如交叉熵损失），以及通过反向传播（Backpropagation）算法高效计算梯度的过程。优化器方面，我们对比了标准梯度下降、动量法、RMSprop到Adam优化器的演进路线，解释了它们在收敛速度和稳定性上的差异。 第十章：卷积网络（CNN）与序列模型（RNN/Transformer） 本章聚焦于深度学习在特定数据类型上的专业化架构。对于图像和网格数据，我们详细解析了卷积层（Convolutional Layer）的核心操作——权重共享和局部连接，以及池化层（Pooling）的作用。对于序列数据（文本、时间序列），我们探讨了循环神经网络（RNN）处理依赖关系的能力，并重点分析了其局限性（长期依赖问题），进而引入长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的结构。最后，简要介绍Transformer架构的自注意力（Self-Attention）机制，作为现代自然语言处理的基石。 第十一章：模型部署、可解释性与伦理考量 高级分析的价值体现在落地应用。本章讨论了模型从训练环境迁移到生产环境的工程化挑战，包括模型序列化（如使用ONNX或特定框架格式）、延迟优化和A/B测试验证。同时，我们也强调了模型的可解释性（XAI）的重要性，介绍了LIME和SHAP值等工具，帮助用户理解“黑箱”模型的决策依据。最后，我们探讨了数据偏差（Bias）在训练数据中如何被放大，以及负责任的人工智能（Responsible AI）在公平性、透明度和隐私保护方面的伦理要求。 总结： 本书不是一本仅仅停留在软件操作手册，而是致力于培养数据分析的系统思维。通过对统计学、经典机器学习和现代深度学习理论的有机结合，读者将能够批判性地评估数据、选择最合适的工具集，并构建出既准确又具备业务洞察力的预测系统。无论您是希望从传统商业智能（BI）转型的数据分析师，还是寻求深化算法理解的软件工程师，本书都提供了通往高效、现代数据驱动决策的清晰路线图。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我对市面上许多打着“实战”旗号的书籍常常抱持一种审慎的态度，但这本书在这方面确实展现出了它的诚意和深度。作者显然没有满足于停留在理论的象牙塔中，而是致力于将抽象的算法落地为可执行的步骤。书中对于工具的使用指南，简直可以作为一份独立的操作手册来使用。它没有采用那种敷衍了事的“复制粘贴”式代码罗列，而是深入剖析了每一个参数背后的意义及其对模型性能可能产生的影响。我特别喜欢它在讨论模型评估和选择时所展现出的那种辩证思维。作者没有武断地宣称某个算法是“万能钥匙”，而是引导读者去思考在不同约束条件下，哪种评估指标更具参考价值，哪种模型结构更具鲁棒性。这种“批判性地学习”的引导方式，对我这种习惯于直接套用模板的学习者来说，无疑是一次思想上的洗礼。它教会了我，真正的技术实践，永远是围绕着“问题”和“约束”展开的，而非孤立地围绕着“算法”本身。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格可以说是百变的，这可能也是它最迷人的一点。在前期的理论阐述部分，作者的笔触是严谨而克制的，仿佛一位严肃的学者在进行学术报告，力求用最精炼的语言表达最复杂的思想，这种风格极大地提高了阅读效率，让人感觉信息密度很高。然而，当涉及到某些比较前沿或者容易引起误解的概念时，作者的语气会突然变得非常口语化和富有启发性，就像一位热衷于分享的同行在咖啡馆里跟你促膝长谈。这种风格的切换非常自然，使得阅读过程充满了张力，避免了长时间阅读技术文档可能产生的疲劳感。我印象最深的是，作者在处理一些复杂数学推导时，会巧妙地插入一些“注解”或“旁白”，这些文字往往是用一种略带幽默和自嘲的口吻写就的，一下子就把原本枯燥的数学推导变成了富有生命力的探讨过程。这种对阅读体验的精心设计，远超出了我对此类书籍的一般期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调搭配着流动的金色线条，让人立刻联想到数据的广袤宇宙和其中蕴含的无限可能。当我初次翻开它时，内页的排版布局清晰明了，字体选择也非常人性化，阅读体验非常舒适。作者在开篇部分花了不少笔墨来铺陈数据科学的宏大图景，试图引导读者进入一个由数字和算法构筑的迷人世界。我尤其欣赏作者在描述理论概念时所采用的类比手法，那些日常生活中常见的事物被巧妙地引入，使得那些原本听起来有些高深莫测的统计学和概率论知识变得触手可及。比如，关于“过拟合”的解释，作者竟然用了一个非常生动的烘焙蛋糕的例子，让人会心一笑之余，对这个核心概念有了更深层次的理解。书中对一些历史背景的梳理也做得相当到位，让人明白这些技术并非横空出世，而是经历了漫长的演进和沉淀，这对于建立一个扎实的知识框架是至关重要的。总的来说，这本书在“引人入胜”和“基础构建”这两个层面上做得非常出色，为接下来的深入学习打下了坚实而愉悦的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排简直是一场精心策划的探险之旅。它不像有些技术书籍那样，上来就抛出一堆复杂的公式和代码，而是采取了一种循序渐进的“脚手架”式教学方法。初期的章节专注于概念的澄清和工具的初步介绍，语言风格比较偏向于一位经验丰富的老教授，语速平稳，逻辑严密，但又不失风趣。随着章节的深入，我明显感觉到内容的复杂度在逐步攀升，但每一次提升都伴随着清晰的步骤分解和大量的图示辅助。特别是关于数据预处理的那一部分，作者详尽地列举了各种“陷阱”和“捷径”，仿佛是一位身经百战的“数据考古学家”在传授他的独家秘笈。我特别留意了那些案例分析，它们往往选取了跨领域的实际问题，比如金融风控模型和医疗诊断辅助系统，这极大地增强了知识的实用性和迁移性。阅读过程中，我时常需要停下来，对照书中的流程图反复揣摩，作者对于细节的把控，那种对“精确性”的执着追求，让人不得不佩服。这本书的价值就在于，它不仅告诉你“是什么”，更重要的是，它细致地展示了“怎么做”以及“为什么这样做”。

评分☆☆☆☆☆

如果用一个词来概括这本书给我的整体感受，那就是“严谨的实用主义”。它成功地在理论的深度和工程的广度之间搭建起了一座坚固的桥梁。对于那些希望从零基础一步步构建起数据挖掘和机器学习能力的读者而言，这本书提供了一个近乎完美的路线图。它不是那种只停留在高屋建瓴的层面，让你看完后依然不知从何下手的“大而空”的教材。相反，它提供了大量的“如何着手”的实用建议，从数据采集的规范到结果可视化的最佳实践，无一不体现出作者对实际工作流程的深刻理解。读完这本书，我感觉自己不光是“知道”了某些概念，更重要的是，我“学会了如何运用”这些概念去解决实际问题。它不仅是一本工具书，更像是一本修行手册，引导读者以一种更加系统化、更加审慎的态度去面对数据科学领域的挑战。这本书的价值，在于它让理论不再是遥不可及的空中楼阁，而是可以被切实把握和操作的工具箱。

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还不错

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双重优惠买的，便宜，不错。

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入门可看，挺好的。还不错，包装精美。推荐入门者尝试。

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质量还行吧

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可以的，值得一买，多学多用

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应该是正版，老师推荐的

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虽然是从北京调货过来的，速度还可以。书的质量也OK。

评分☆☆☆☆☆

入门不错的一本书。。。。。。