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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》
: Q; p0 A, a5 F1 ^* |java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。
& l3 H) S9 B5 S4 d9 m( V( H' b2 ^) y% S) @; K; U6 R$ P
# ]$ u* G6 u6 M I7 f作者：袁梅宇$ x( ?2 X5 H/ T4 q5 |8 d' f* I s
出版社：清华大学出版社" Q, w8 p+ _) V7 k5 N4 b
出版时间：2014年07月 ( w, y7 v# E6 g5 z6 P7 s% n
书籍价格：52.80元4 I& S! Q7 t# J
' W0 M3 r* P% z# a6 d) J
/ n5 t# J7 A$ Q
. E, ?( m3 f- j% a' j" _. D. Qjava电子书目录：! \9 e% O* q0 ?* d
第1章 Weka介绍) X) n v1 z; ?7 B) c* a( S1 c
1.1 Weka简介
# x E' F: U& K2 `/ c8 Z/ T1.1.1 Weka历史
- C5 D4 L) C* g; L1.1.2 Weka功能简介
7 _/ V% K. Z1 s6 G1.2 基本概念7 j1 L9 O1 F5 E& \1 N: x
1.2.1 数据挖掘和机器学习
; a6 O& ~$ ~. b. @1.2.2 数据和数据集9 N. w$ T4 v! D: [
1.2.3 ARFF格式! a1 g0 @6 N) d7 S
1.2.4 预处理
' B" ]. p$ i# |9 p1.2.5 分类与回归
1 k, m' p* R9 G4 F7 x$ B2 A, G1.2.6 聚类分析7 v9 Q8 l) w2 t5 t$ u0 {! U/ P, @
1.2.7 关联分析
; q( ]% p7 ^. f7 F; n1.3 Weka系统安装
; l, W$ X ?3 R7 S1.3.1 系统要求' y% ]9 J% C. \ ~
1.3.2 安装过程' [6 ?. t+ n! k5 r. K# A. t
1.3.3 Weka使用初步
- I2 Z' w0 e/ S! b1.3.4 系统运行注意事项2 a2 v/ y9 Q H% k
1.4 访问数据库
$ j' H% h4 `1 S& t$ N S5 P& P1.4.1 配置文件5 G c; o r: Q# j
1.4.2 访问数据库
/ z8 H* `; _- Q, X* \1.4.3 常见问题及解决办法# w8 r) z2 G( n9 G$ c- Q0 J1 \6 W
1.5 示例数据集9 ?+ ~4 ^/ F, V: j5 O5 r- f
1.5.1 天气问题5 C3 x% ^8 \$ L4 X: \
1.5.2 鸢尾花' E7 k1 K+ j+ z
1.5.3 CPU
" S9 I2 G3 P+ x1.5.4 玻璃数据集( b7 [1 ~2 _, Z7 B( q D6 o
1.5.5 美国国会投票记录0 ^: R: \: ?0 ?, p+ K% G5 N
1.5.6 乳腺癌数据集4 g2 G: f6 n Z$ ` z0 T5 `
课后强化训练 @- H# C* g% ?" S
: x3 u: X% G N' B. O" |
第2章 Explorer界面
, e$ h' e+ J0 \2 m0 \2.1 图形用户界面7 E2 \# x3 Y- Q1 X; c1 u, X0 ~" Y9 X1 c
2.1.1 标签页简介( P* [# q; x% p F' t @! \0 e4 _* o
2.1.2 状态栏; T! C8 A1 A; s- a- p; }" l8 n
2.1.3 图像输出/ s: r+ @) R% M: \" ]
2.1.4 手把手教你用0 U$ D0 @' N6 q2 C' s, Z( F
2.2 预处理
% m/ Z# [! y" N, u3 x! w, Y2.2.1 加载数据2 G4 Q8 e, L% T. k* T. R! m2 M
2.2.2 属性处理
3 @6 f$ [( \+ M) u# e1 ~2.2.3 过滤器
1 d+ t8 R9 y. ?# Y, V3 `. I) j2.2.4 过滤器算法介绍
0 S" M; C4 \0 }3 `4 w& H2.2.5 手把手教你用
1 b8 a. I( @7 [- l8 F- n2 N2.3 分类" f) g9 n( V# @3 S/ W3 S& T
2.3.1 分类器选择! j- n* g2 M6 ]- G7 I
2.3.2 分类器训练
" L8 N) s- y8 W; {2.3.3 分类器输出4 M2 o% z ^7 X* N+ K' N
2.3.4 分类算法介绍
, Q+ V8 _8 U) t, v3 U5 c6 m2 d& U+ r2.3.5 分类模型评估
" t S+ F6 k0 \5 J) D3 p5 U. g, R2.3.6 手把手教你用
1 }* M6 r0 O5 F! ~0 ]- s2.4 聚类: c% g" ^% [& B# t
2.4.1 聚类面板操作% g1 a- r+ I5 a& P3 y
2.4.2 聚类算法介绍' m" r9 i& h0 R# g
2.4.3 手把手教你用
; m. v/ o' ]9 ]7 U" @' a/ {2.5 关联, P" Q# F! r: f4 L( b! D
2.5.1 关联面板操作
5 o- K' G3 E v2.5.2 关联算法介绍/ Q3 W9 e w- G
2.5.3 手把手教你用/ d7 U1 X+ ^: H+ e) u$ f
2.6 选择属性& H: e8 ^5 l9 u% \/ x$ c# x
2.6.1 选择属性面板操作
! ^, \7 Q2 k$ z9 @) ^2.6.2 选择属性算法介绍
g# C# W! ^ W3 k' Q0 A: k2.6.3 手把手教你用
, e1 l- e' @6 r( Q( x2.7 可视化6 @ k+ ]3 P2 M9 Y
2.7.1 选择单独的2D散点图
6 Q! q' e) o7 ?9 D" ?2.7.2 选择实例2 L( i1 B* Z! S/ f
2.7.3 手把手教你用
9 Q% k; ^5 d& ?9 s) S* m课后强化训练( Y; [- T0 l+ z# [7 l( Y, b
8 N0 A) \7 h( a) w" F! q第3章 Knowledge Flow界面, h0 N- _3 k5 t* {
3.1 知识流介绍
9 T4 [& a h# M% Y1 l$ B+ d3.1.1 知识流特性2 e! _8 z- s8 ~+ `" n
3.1.2 知识流界面布局& D9 ^: I; k7 {8 B- L
3.2 知识流组件 |3 n7 N2 r) E6 X
3.2.1 数据源
) P& R2 z; k: T3 W) u3.2.2 数据接收器; B2 @3 V" P2 p: o# H1 m/ \
3.2.3 评估器6 l9 U+ A4 l4 X7 S
3.2.4 可视化器0 ?2 o9 z t/ M
3.2.5 其他工具
{6 N, v+ e; X( @' F1 z3.3 使用知识流组件! a! j6 X( ^/ U0 {7 ? P; t2 g; y
3.4 手把手教你用4 L8 i. _8 Q; X4 u% Z7 ?) @% q
课后强化训练% V$ G/ z- j) d5 A5 W. K- n0 o& M: h
, g1 Z+ ^4 O |# h+ F9 @第4章 Experimenter界面" y, ?( d* U1 F6 G3 C
4.1 简介( p# c2 V' q5 X
4.2 标准实验
$ Z$ c0 j0 c: }4.2.1 简单实验
! K, {- G" a2 h' R9 t% j. ]4.2.2 高级实验# J: x0 w/ r1 U& c B
4.2.3 手把手教你用& O# }4 z, l n- _
4.3 远程实验* F1 @( T; f+ P( A3 {. O
4.3.1 远程实验设置& a6 ?0 K' t9 ]
4.3.2 手把手教你用
8 z3 t6 x& D, M# o' I k- |3 o4.4 分析结果
+ @2 C0 X) O' B* b: W. P4.4.1 获取实验结果9 W2 S+ I# t, f" Q/ n
4.4.2 配置测试5 C' V! s1 `* S! t$ R6 x- j
4.4.3 保存结果
, M/ C# e$ _! x4.4.4 手把手教你用9 Y3 i3 I/ y3 }5 v. c& T3 s
课后强化训练
" K8 f7 v0 {7 n6 ]7 i: c6 G3 _2 `! E/ a" ~; b* E/ _
第5章 命令行界面
% D5 M+ M4 S2 U) T+ F5 t3 H" o9 b* U5.1 命令行界面介绍- H! W, z( E/ }
5.1.1 命令调用 l' u: ~* e( ?, d0 k S3 N
5.1.2 命令自动完成7 s4 K( i: Y( ?* i% D. B
5.2 Weka结构2 W. b4 R' [; n6 p9 Q+ m
5.2.1 类实例和包
0 @8 _8 M1 R7 c0 p- O5.2.2 weka.core包$ k% P7 j: c% Y& S6 i* I
5.2.3 weka.classifiers包' [; f4 [9 ^2 Y+ Y) \$ M* r
5.2.4 其他包
$ l( q0 a( R8 x) F5.3 命令行选项9 v! I- e6 `3 {* J& \1 o! V9 J* U
5.3.1 常规选项5 ^, j2 o0 Q8 `: {- _. f: ^
5.3.2 特定选项
+ p5 o! ~% b9 p5 U, E( K5.4 过滤器和分类器选项+ @2 r* ^2 c7 G& _( r4 N
5.4.1 过滤器选项
3 Q& O' q$ a+ d0 i$ G5.4.2 分类器选项
9 e+ _' e) A: {. W* @. ]5.4.3 手把手教你用4 ]7 I" l) I7 G
5.5 包管理器# x/ S" g# p; j& V9 R
5.5.1 命令行包管理器$ V* D2 E7 _ s5 M0 f( Q! c
5.5.2 运行安装的算法$ S( t3 U* M- f5 F; C8 t
课后强化训练$ a1 F( S' ], G7 }7 N
# x5 h! @9 {9 F' Z/ B) y) K第6章 Weka高级应用1 I, O3 K' q) m
6.1 贝叶斯网络
+ x" q7 o* n/ c# E; _1 i' X6.1.1 简介
$ ^% k2 d9 G8 K5 X5 g( i. |1 R6.1.2 贝叶斯网络编辑器 t, t& }8 x: a
6.1.3 在探索者中使用贝叶斯网络
: r' U5 p$ v" \6 r5 F$ m7 Q6.1.4 学习算法$ T- W' T- [9 Y. ~
6.1.5 查看贝叶斯网络
4 b' z, ]1 ~0 _* Z9 {6.1.6 手把手教你用
9 G" q8 i( f7 `* X6 B6.2 神经网络
# ]5 J! j. k# |4 n! [; S6.2.1 GUI使用1 m+ L( U( W( P ]6 O) M2 u
6.2.2 手把手教你用
9 [4 l! Z) b" x b2 c @7 `/ E6.3 文本分类: w. D2 j- x; h
6.3.1文本分类示例, j4 k% X1 |+ x+ C" T( L3 W
6.3.2 分类真实文本/ u% e* z2 m- i; B) x$ Z* \
6.3.3 手把手教你用, Y1 O7 T+ T; J# T+ i) m$ N& t5 V0 `
6.4 时间序列分析及预测
& p2 U( v* |/ i- [4 J$ _: s6.4.1 使用时间序列环境
5 n1 R! Z4 p, g, `6 a3 p: J6.4.2 手把手教你用
# c/ K, ?& _; j6 ^1 n& Q8 i. M5 ]课后 www.javazx.com强化训练
3 T" g" V" w; r1 _
0 R1 w6 N- _/ M第7章 Weka API, t% v) `+ E- N# j1 B
7.1 加载数据
( j) S- T5 X7 p6 ^" m8 K7.1.1 从文件加载数据9 {! J G$ x m
7.1.2 从数据库加载数据! l( }% Y% p5 S0 U( r" w7 o4 {4 O
7.1.3 手把手教你用& | {; O, O0 C5 y* z5 b8 B1 c
7.2 保存数据
- _ J: Y K4 F6 E; Q- s, }: G7.2.1 保存数据至文件
5 \# L+ F& P. ^$ a, t; b; E: S7.2.2 保存数据至数据库* a; A8 } _4 E6 d, b8 W" n1 k
7.2.3 手把手教你用
3 V! g# e( n0 v+ Y6 q5 {8 z7.3 处理选项6 ?, z% J# ]- s% Z& n: i6 I
7.3.1 处理选项方法+ M5 T3 d3 D( `4 {. g2 P& G, V
7.3.2 手把手教你用7 x# B R1 r. x
7.4 内存数据集处理
4 x# R/ }4 V2 v9 }7.4.1 在内存中创建数据集
! r6 z* X2 E' g8 ^/ z7 I7 d: s7.4.2 打乱数据顺序- E1 m/ M1 T% X3 E& s1 V; e
7.4.3 手把手教你用
8 t* ?: I1 r8 l% R7 N9 z% s7.5 过滤
0 X* k. T% [8 \0 d& ~& \4 i: r- g7.5.1 批量过滤
- P2 h3 |9 i( [7.5.2 即时过滤
% G- o) D) _. ] O7.5.3 手把手教你用
: U! j& M$ m7 G2 J1 ?: }7.6 分类
# k; b( r' F( O6 X# m% \$ ]7.6.1 分类器构建
' y2 t- @3 ?! L) u8 x3 p7.6.2 分类器评估
2 ], z: c8 v2 b) |7.6.3 实例分类. B: F* w6 C% T& z. W8 e: Q; \) O4 z! D
7.6.4 手把手教你用. _$ v& R. U" X: t
7.7 聚类
$ W4 n. Q8 e, { P% o4 g7.7.1 聚类器构建
2 q( ^# K' k4 ]9 Y5 q8 O. x7.7.2 聚类器评估
# O. m+ k+ G3 \, x) |7.7.3 实例聚类
$ [. ? X% V( ]5 w( G3 N7 S7.7.4 手把手教你用
3 U/ l6 a2 s& l& o w& N& X0 N2 M7.8 属性选择
+ a( E7 z! B& r3 ]9 ^$ |7.8.1 使用元分类器0 m0 `: f) k) o4 u; Y' i
7.8.2 使用过滤器
/ U9 R* F' l/ V# S2 u7.8.3 使用底层API
W% g- G z% {- N1 @8 s7.8.4 手把手教你用
0 I. N! E$ W3 [: w" B. _2 c7.9 可视化
( v8 F( o; E4 ]2 S' _7.9.1 ROC曲线& N, C- _! t; p( ^
7.9.2 图2 S# _/ y* \% o8 n/ c5 r$ n5 J+ c
7.9.3 手把手教你用% O. w! |. w/ n% e8 _5 X7 x2 E
7.10 序列化( o8 V2 L) i$ E6 a n3 Q
7.10.1 序列化基本方法
% ~% ^- t T/ \2 Q Z7.10.2 手把手教你用- `0 N; S& T# `( t) f+ Y1 J& \
7.11 文本分类综合示例
1 n* r0 ~1 I- n2 R- c7.11.1 程序运行准备& ^. R# M* D" m3 z; s' @
7.11.2 源程序分析. v- R* T+ `. p' n: G4 g
7.11.3 运行说明
9 t5 Z2 v1 F T- \& P v课后强化训练
' s ?& v y8 h, s/ x8 y) X9 P* S/ q8 |: m2 I
第8章 学习方案源代码分析
" h7 Z9 b6 z% M7 y. U8 s$ s8.1 NaiveBayes源代码分析
1 H8 B5 R+ d" b1 S+ e) ]8.2 实现分类器的约定
1 d; a0 e' y* \% i课后强化训练
1 G$ C- r/ k. b$ U0 @7 A, k1 \* |6 ?) P, k f9 r
附录A 中英文术语对照" ^$ ^( T5 a: E; p% h+ p7 C
附录B Weka算法介绍
) Q. h+ t# c/ l, ?/ X! k参考文献 8 ~; X1 Z% `. k" d% R, s
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】- E* J* B' u3 I6 b
7 m: X% ]* q6 y# D1 P) C( T1 p7 z
6 C/ X) z) r% O- Z2 v7 b4 T" r! k* v0 k; z% z$ A% B( G
$ l. Q/ x% q# x
* }! v) h# Q7 _, I* o- J0 j1 H7 K8 l2 |4 q& @
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发表于 2019-4-2 01:44:49
发表于 2019-4-2 11:46:33
