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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《数据挖掘与机器学习——WEKA应用技术与实践》
. h- x2 J' y4 ]4 Z1 f6 U+ `* S7 Bjava电子书推荐理由：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、Java EE技术、数据库原理、人工智能、Dot Net技术等核心课程，参加过863 CIMS Net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。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。) A0 X$ Y+ B. g6 i/ j: I
. R4 U9 t0 O1 G s" ^5 {: P% z0 o
0 c: y+ S$ t( B' P2 ~: b) Z作者：袁梅宇( H. {0 k9 q c/ R. r
出版社：清华大学出版社, p. p) t& Q* h2 a7 a0 J
出版时间：2014年07月 ; v' i/ p- B1 c
书籍价格：52.80元
. F3 c8 }0 J: A+ {: ^2 Y5 S3 `( u# v. _/ b% L
; x; h- e9 G7 X: k8 P2 \$ G1 C' G# I0 B# O9 f* I9 ], t/ i
java电子书目录：
9 H. Q5 N+ x$ a- Q第1章 Weka介绍8 F( f; `6 w* S+ `) D& U$ g4 }2 {. {
1.1 Weka简介
9 z; l9 A9 x1 k& U4 a1.1.1 Weka历史0 S6 Z. j, j) x0 r
1.1.2 Weka功能简介 N' O! ?. x" T8 g0 u) ^
1.2 基本概念8 W' D5 C2 ?& w) h5 ^( v9 q
1.2.1 数据挖掘和机器学习* t( I; l' k+ b! A4 r. B2 \
1.2.2 数据和数据集% `7 U6 Q0 F& g" h
1.2.3 ARFF格式
2 M5 F5 s" O1 t1 o. f1 K1.2.4 预处理5 x3 C. R6 ^5 ], L/ P7 I+ W
1.2.5 分类与回归
$ x% s7 i Z; O' S' g: i1.2.6 聚类分析; T2 f9 ]' R2 S }: B
1.2.7 关联分析- W/ g! a/ o/ {; T) k, H
1.3 Weka系统安装" t: o8 J! }& \. Z1 y9 T) Q$ T
1.3.1 系统要求2 B% j$ w2 a; \1 |! X; F
1.3.2 安装过程* ?! O/ O3 e# ~( m0 y- U
1.3.3 Weka使用初步, w+ N+ ^: a6 R# v1 ~
1.3.4 系统运行注意事项- G/ ]& `; A+ I0 q# G r1 z
1.4 访问数据库
' l) _0 p/ H! {1 e1.4.1 配置文件* s! k# ~$ J, U# L4 n0 g
1.4.2 访问数据库
! p0 O0 g2 F7 s8 Z( v, G+ T V p1.4.3 常见问题及解决办法
: ]- K4 n% _: u1.5 示例数据集
4 c s; p& x5 a9 z1.5.1 天气问题
. ~' v% R& M. v3 p; ~ W1 X( p1.5.2 鸢尾花
7 X$ R* r: |) h2 l* \1.5.3 CPU
0 j3 {3 @+ P! Q5 x: i( S$ C! Q* N" I% E1.5.4 玻璃数据集
4 a' c& a8 ?, h0 I7 k1.5.5 美国国会投票记录
: L( b ?" l% u7 t0 L4 j1.5.6 乳腺癌数据集
% y* v# ]3 G+ I2 O6 b! ^课后强化训练( N* W% ^5 U& c+ w) L0 F
, F* i$ B" p: e
第2章 Explorer界面
9 I& O) [) j8 d5 Y' e/ N2.1 图形用户界面 F% I/ C) N# ~2 o! C
2.1.1 标签页简介- H9 X, k4 U7 ~+ I
2.1.2 状态栏
, x4 `: F* A6 A5 e' P* G9 N4 o2.1.3 图像输出' s" q+ ~" d% V- e. z; M# {
2.1.4 手把手教你用
) M$ Y7 d* _$ {" g) g8 o1 T2.2 预处理
+ c, E2 `5 H3 j2 @5 x% `2.2.1 加载数据
* G7 _4 {& V" [# o, A7 e7 [2.2.2 属性处理" N# {8 |1 b5 K5 E
2.2.3 过滤器
: z/ h4 K. i6 ?! b# R* Q- l2.2.4 过滤器算法介绍) q3 g/ U0 T* _3 s5 n- r& X" a7 v$ z
2.2.5 手把手教你用/ g8 V! r- h+ |/ G+ N% k
2.3 分类
" e2 n: I. L# Y2 I- F4 c3 x2.3.1 分类器选择
' \9 C: ?% e) ?- d$ K8 R2.3.2 分类器训练
6 H) c1 Q/ Y) l. W$ S$ {+ T2.3.3 分类器输出: M" w" E$ g' ~/ Y$ m
2.3.4 分类算法介绍$ O) C0 q% _1 _) V0 @8 r( r% e
2.3.5 分类模型评估) [3 j" U% h0 G4 D6 I& }; U
2.3.6 手把手教你用1 A$ b" a) _8 n" q
2.4 聚类 \ g- a' w' u" m6 L6 Z6 f
2.4.1 聚类面板操作
- v F, P- O" S7 ]7 K( r- o( h" p2.4.2 聚类算法介绍' U1 N# {' ]) E* p* S8 y. ^
2.4.3 手把手教你用4 i& p: k$ l6 T; V7 C& R$ Q/ f. o7 p1 d
2.5 关联. k& Q# Y3 R1 L v
2.5.1 关联面板操作) @9 V, y0 M2 y' l2 r7 T
2.5.2 关联算法介绍: I# V8 N$ |% f
2.5.3 手把手教你用4 \1 |8 `) t- A
2.6 选择属性8 r4 J# C; U) m0 S
2.6.1 选择属性面板操作# _) |' L( x: U8 H; B
2.6.2 选择属性算法介绍% R& H4 k! E2 p- a
2.6.3 手把手教你用
# [7 y* R/ f- @8 S( |2.7 可视化
$ A( F* f/ K' ]" l' X- U0 Y1 V2.7.1 选择单独的2D散点图; C* f$ Y' k' Z% e* K- j/ y
2.7.2 选择实例
% @+ c) x0 E( `+ ~! e+ F2.7.3 手把手教你用
' k: V4 @; f; B5 H( C X, C课后强化训练' {4 E4 u) o& U' s' s* x: O4 I
/ l& N. w6 u I' j8 b. T5 {
第3章 Knowledge Flow界面 l0 c. ^9 r. A5 Y, \% s
3.1 知识流介绍1 a* o. G+ p' Z! P5 x/ C
3.1.1 知识流特性
% ]# I0 K; W; B0 f1 ]% z$ C: P3.1.2 知识流界面布局 y7 T# l( m8 e7 @
3.2 知识流组件 N. x$ O$ a( D: `! ^
3.2.1 数据源; s3 F" E+ ?, u( H5 E/ d& B8 g
3.2.2 数据接收器
1 r( b- b- o# o% o' [0 D, l3.2.3 评估器
3 x6 |3 I# m' m. a+ p' H2 F/ U3.2.4 可视化器# u8 q- i+ b$ _5 `9 { p
3.2.5 其他工具& L6 w' B" I7 C' F Q- L/ T- e3 Z& Y
3.3 使用知识流组件
6 F( l) U" L0 n1 C6 F3.4 手把手教你用
2 P6 x0 _8 [& B( a: y' N课后强化训练
% R4 [7 Q8 z- p; R" Q+ M C8 h% l) y# m7 k: C8 a0 x9 n# ]6 @
第4章 Experimenter界面
' K' o! H2 n% O7 h e' O, s4.1 简介
+ V9 D5 p$ D7 Z- O5 X4.2 标准实验4 l" C* c7 a! n5 w9 X- W
4.2.1 简单实验+ O& a# z3 K. z. k( O$ |
4.2.2 高级实验
' }7 J( e A0 W* L3 \4.2.3 手把手教你用
W) z1 a/ Q& Q) F4 R1 V _0 [4.3 远程实验- d1 m* u% d: s+ h& W1 r+ R4 f
4.3.1 远程实验设置
# _( } _2 B2 B4.3.2 手把手教你用
, i; h- h4 J V: T9 Y4.4 分析结果
0 w) b1 P" R- U1 I" S4 ~9 L4.4.1 获取实验结果
' g( C- q2 b6 y4.4.2 配置测试/ _# H& F6 B, h) o* y6 o
4.4.3 保存结果% d7 p% d+ s/ B) Z: h' R
4.4.4 手把手教你用4 B; E- r( U9 j4 }8 R0 ^ V
课后强化训练 U9 U, Q7 d l! O0 x( u
* l3 O& c& e9 O2 k第5章 命令行界面4 Z0 m0 ?7 o7 t( d: p f
5.1 命令行界面介绍2 s: z2 y( n7 ]0 E2 l
5.1.1 命令调用
" v# G. t6 d1 s4 ^- }1 n& W5.1.2 命令自动完成
8 F( h9 e/ s f/ E l( n3 ]% x5.2 Weka结构
3 c9 |2 y5 Z3 h" R, o6 ^) Q5.2.1 类实例和包' E6 V' ?' D- ~2 C9 h7 T6 O8 c d
5.2.2 weka.core包
0 B$ d8 y3 P! ^# Q5.2.3 weka.classifiers包5 A, L/ N; C. |% z- J: C/ s! \! w, M- Z
5.2.4 其他包
+ \ y3 l2 w4 [ \* _2 K. M9 W5.3 命令行选项
: j: x2 Q. g: N! C7 r V5.3.1 常规选项$ R7 C4 m- _& i2 A4 }
5.3.2 特定选项8 b O2 F2 N8 _6 q" B) B3 w: L
5.4 过滤器和分类器选项3 ?: B' G5 n9 e2 M7 m1 g/ x
5.4.1 过滤器选项
+ W0 w7 O% D0 q+ s; H5.4.2 分类器选项8 k( Z) v! v3 Q! e+ T% e/ a
5.4.3 手把手教你用/ u! s6 M0 r& y0 C& z
5.5 包管理器+ a+ O3 u: E3 ^, T3 V# C4 a
5.5.1 命令行包管理器4 W& R4 G, Z" q3 V
5.5.2 运行安装的算法" S6 Z6 ~% z" F0 U
课后强化训练
( q5 T& W4 M) K2 M" V {4 y7 l
8 G% j9 Z5 _. _. ~第6章 Weka高级应用/ t5 }7 D, x0 c' x- f
6.1 贝叶斯网络8 J5 `) S, d) ]: ~, `$ D- H- Q
6.1.1 简介2 G% ?& n7 Y1 T5 U$ L1 q# k
6.1.2 贝叶斯网络编辑器( m8 C2 O* f4 M( `# S H0 @" D
6.1.3 在探索者中使用贝叶斯网络: G8 D9 K6 h2 Z3 ^( i
6.1.4 学习算法- C% R* P ^2 s% O+ b1 a7 _5 S
6.1.5 查看贝叶斯网络
% z2 e1 b/ d7 w' U3 E6 {$ x6.1.6 手把手教你用
7 b) I: a( J; P' Q- }2 I! k+ Q! u; f6.2 神经网络' w2 C: d# U, ^5 O7 { q# M
6.2.1 GUI使用
, b0 y" [! c2 }7 z' a' c7 {2 z' o6.2.2 手把手教你用
' h# }6 j0 S" u! J4 ~$ a% A6.3 文本分类
1 t1 D# Z; {" q! |6.3.1文本分类示例
+ L- v ~+ g \" i3 i6.3.2 分类真实文本) U9 }! l8 }' K6 }6 U S% D
6.3.3 手把手教你用
( M, f3 h% H9 g' ~5 E5 t T6.4 时间序列分析及预测
3 |, c5 K p% X6.4.1 使用时间序列环境
! {- ~# M0 m# K# R* g$ x$ l3 h6.4.2 手把手教你用
) @+ H- m3 r3 ^; ^7 b" W1 V" s课后 www.javazx.com强化训练" w1 ]2 i; x2 _, K$ e/ K
9 O# g, G' s% X5 _$ P: C第7章 Weka API Q% C" o4 ^( A; l
7.1 加载数据
5 A$ O- B# h0 z7.1.1 从文件加载数据
+ I G/ u3 L, J2 @: }) N9 H, G' n7.1.2 从数据库加载数据
( t/ o6 V3 q( u7.1.3 手把手教你用2 c9 n' ]- C- [9 _( V
7.2 保存数据
6 j! \0 J! r2 P2 B; t, D f6 V' I7.2.1 保存数据至文件8 u: w, |7 a; g% b, a& i0 q
7.2.2 保存数据至数据库
7 U! @ @7 E6 X7.2.3 手把手教你用, v& b0 V7 [) z! r; u/ |3 A) F& S
7.3 处理选项1 F; U! B/ q8 {# @; ~" d
7.3.1 处理选项方法; w4 O( G2 \/ B- O# y+ n9 B
7.3.2 手把手教你用
$ o0 x* c a U q1 o+ I7.4 内存数据集处理' d' |8 k( V3 P* G/ [. a
7.4.1 在内存中创建数据集& { z5 B; p% m# A: J- S; ~
7.4.2 打乱数据顺序
8 n: t( v, W7 A7.4.3 手把手教你用
: i; K3 f* @; t7 T6 ^# N! H$ c7.5 过滤
* z& \/ T7 C x0 z$ [7.5.1 批量过滤
! w4 {* c1 M! \: M' }, d0 ^1 g- Q7.5.2 即时过滤; V7 e+ n0 p% F/ L4 t
7.5.3 手把手教你用
1 z: c# h8 k# L/ v( @7.6 分类* ^, O8 R" Z7 |0 Q8 E4 c* c, J
7.6.1 分类器构建5 H. o# D% M- W9 g" I( O
7.6.2 分类器评估
A1 _" l2 z3 a' P0 o7.6.3 实例分类
) E# E. m$ L/ [9 {7.6.4 手把手教你用
5 R# P% t& E) i0 C5 {7.7 聚类
- Q$ m5 v2 q7 c3 ~) d7.7.1 聚类器构建4 S* f( V$ ?% C9 d0 f6 T* g+ k
7.7.2 聚类器评估: a5 e* W3 U- y- t
7.7.3 实例聚类
: g2 I/ N" g1 h D3 K7.7.4 手把手教你用" E( w, @' G5 C- z8 V
7.8 属性选择! x7 }5 ~2 N- f, X! ~; t3 a& K
7.8.1 使用元分类器% ?* L \% W7 D: b. i: n6 _
7.8.2 使用过滤器9 f3 T* S% h% d! T4 ]" k2 X
7.8.3 使用底层API- m+ r" q9 {9 u* X) K; T& S
7.8.4 手把手教你用
+ i: g2 B0 g0 m) E- V% C% c7.9 可视化% a6 u- U/ F0 m" a) y; i. _; J
7.9.1 ROC曲线% `: G8 j& n( p* l9 e
7.9.2 图
& |* y2 Y' I, I' z$ [7.9.3 手把手教你用
: h5 r8 ~6 h) \7.10 序列化- {. w5 D! y1 _) u
7.10.1 序列化基本方法
+ B- O$ |/ @% J7.10.2 手把手教你用- e! f! J5 @1 B7 R' U3 T: V
7.11 文本分类综合示例- ~, N7 o5 B9 G8 P
7.11.1 程序运行准备
; S$ k( A( e/ S0 B7.11.2 源程序分析9 p: @5 S! d n) {1 W: \
7.11.3 运行说明0 W, N {( k- ^, k
课后强化训练1 t8 I& l1 W+ P8 Z) l1 E
/ b3 H" B$ j9 ^* {& J
第8章 学习方案源代码分析
! k! V; d/ L: ^8.1 NaiveBayes源代码分析% ~1 c# {, V4 s
8.2 实现分类器的约定/ W/ r3 L. C u H+ n: i; c
课后强化训练: B! L+ v \, w' }
6 E7 U. O# d1 E, ?2 p* {! c附录A 中英文术语对照3 v/ B# j. p4 \" u1 c) m9 w
附录B Weka算法介绍
* u! m6 ~- a7 _/ `参考文献 : p" Q$ t0 S% n0 l5 o. u; {
Java资料百度网盘下载地址链接（百度云）：数据挖掘与机器学习 WEKA应用技术与实践@javazx.com.pdf【密码回帖可见】
) F; u2 L8 v$ L+ @, m% u r1 F7 x8 l' h/ [$ D1 z
5 k, n+ n: I, c2 C
- _3 }1 K" n* X _! o' S
- m/ s/ G% g9 G
9 g2 _* K2 x# Z6 w8 M Y C7 G0 j8 T4 e
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发表于 2019-4-2 01:44:49
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