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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》
9 ?6 n& D- T: \- y1 r8 `& Hjava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。
! C1 H, C% X* L/ z- n. `! {" O
5 }& K% O. ]# R: Q
& R' X3 k `5 T作者：袁梅宇+ A5 w4 ]1 U1 m
出版社：清华大学出版社
) e! h, ~% T( l# m出版时间：2014年07月
7 q+ e3 q, f4 f4 |6 o& S! X书籍价格：52.80元0 a( ^% A! z" Y5 e( p2 S1 x
1 Z& m, j. V4 ]! V- f
- q% w: D$ W' L; f$ x2 i
3 F, \2 a3 J( e" J% G- N; c0 ijava电子书目录：# i, v; }. C+ m
第1章 Weka介绍
4 Z3 ~. i3 C0 H# w+ S1.1 Weka简介
2 \; Y- o) K P9 [1.1.1 Weka历史
1 N- `) Y! y4 W$ p2 _) S" `" H1.1.2 Weka功能简介
# r, d. d9 j- U% [1.2 基本概念! T7 C, b6 g- F* K( k( W' F
1.2.1 数据挖掘和机器学习% H6 q6 a! w5 D" V* F4 U; W* e
1.2.2 数据和数据集; h% H; c2 g( y( B
1.2.3 ARFF格式2 b: n, a4 y. f r2 Q) s1 P' r7 V
1.2.4 预处理" Q. P+ C5 Y/ ^/ B9 m6 U4 m! ]& n
1.2.5 分类与回归
' N+ h8 m8 A5 {1 X1.2.6 聚类分析1 C) |* u" N% N
1.2.7 关联分析
3 D; X* d& Y. {- |. r. F1.3 Weka系统安装$ g( f5 z7 c5 j7 i$ j; i( B' K! |% N! t, K
1.3.1 系统要求0 n8 E5 A( Q* W' J: i
1.3.2 安装过程+ N- s6 A1 U. \1 \. ?+ I
1.3.3 Weka使用初步
3 A" ~. _+ U+ g1.3.4 系统运行注意事项* P [0 b) V$ U+ o' H
1.4 访问数据库
% E( o" l- Y7 M; G1 J% s1.4.1 配置文件
4 Q' B1 ^4 U8 `. j6 N1.4.2 访问数据库1 c8 J& }- C, b, Z+ \/ g
1.4.3 常见问题及解决办法
* ?& e: {* `7 {: ~% H4 K6 u1.5 示例数据集
" ?$ d9 M0 M! \6 d1.5.1 天气问题& ]8 s, z2 V% v% ]4 [+ _
1.5.2 鸢尾花# ^* }0 P, `+ V2 O6 H1 ?. @2 h L
1.5.3 CPU
# ?" `. G2 E( T8 V( i: {6 B; I* y1.5.4 玻璃数据集
3 x r! _# [6 L, s- V* ?5 o1.5.5 美国国会投票记录
0 v* d# V- G! B$ j( w% p3 U" c1.5.6 乳腺癌数据集
0 G8 R8 D4 n, }/ f( r$ A, \6 S课后强化训练0 n3 p& L: o' K2 y- ?4 G
. {- V8 c- t- ~5 U" J3 Y第2章 Explorer界面
) P2 j- v" O' B$ }, _2.1 图形用户界面
; a% P3 G2 u8 t' a! j9 |2.1.1 标签页简介
+ P) l: @) V) U# U- t2.1.2 状态栏 z" F6 w# ]$ {+ _
2.1.3 图像输出
; v# e% r) g+ l- T+ Z% ^5 _# t+ t& }2.1.4 手把手教你用
! C: M$ {4 Q4 C$ v2.2 预处理- u- L) ^# q; {- S- s1 w2 O# Y# h
2.2.1 加载数据* p6 l9 z4 t/ h! N4 l' P5 U3 B
2.2.2 属性处理
4 f' a' l8 B1 M$ k& g) u/ g2.2.3 过滤器; w) I- F8 `1 E7 N9 [3 `
2.2.4 过滤器算法介绍
9 u% v$ W9 w+ w1 \( D& l7 I2.2.5 手把手教你用1 K" F' N1 k# I$ i, M6 E' p! \
2.3 分类
3 u$ o4 j4 J& i o7 C V, y2.3.1 分类器选择( `' [: \. E6 B" }9 p! m% y
2.3.2 分类器训练- H0 j# m* w4 a0 h' J
2.3.3 分类器输出% `/ e; a3 a8 K/ h
2.3.4 分类算法介绍, h3 d, o4 d4 r# T
2.3.5 分类模型评估
# ~4 y! j7 k' e8 v* X$ Z3 v4 t2.3.6 手把手教你用
* P7 T6 s; R+ C2.4 聚类
+ r; f9 s! `: r2.4.1 聚类面板操作
6 M, K+ s I: E( z! q& e2.4.2 聚类算法介绍6 k0 P! d$ M: v6 r
2.4.3 手把手教你用6 ]6 Q0 q |# a( g: e7 e
2.5 关联+ S- q8 F( ~5 p. x, T: W) U1 l
2.5.1 关联面板操作
7 L. @ ?& p. M2.5.2 关联算法介绍) j5 K. a/ O( Y0 ?
2.5.3 手把手教你用
& \7 U% u1 M( m" u& @6 l( {! I2 n9 P2.6 选择属性
2 D& i/ e+ B$ P( m' [- k2.6.1 选择属性面板操作
8 @ |4 x8 u5 P8 e, C7 g2.6.2 选择属性算法介绍4 a$ `3 T+ v: d+ }8 Z$ x
2.6.3 手把手教你用
: S+ D( ?+ x- t, s9 C) j |3 A2.7 可视化
5 L8 W8 A2 @* K4 A2.7.1 选择单独的2D散点图
" N$ y7 I0 n: D0 l4 d2.7.2 选择实例
6 K0 T8 b! A0 [: \2.7.3 手把手教你用
6 q$ Z4 {3 `" R! P* e6 `课后强化训练. a( I7 X) C) y
/ ^4 Q1 [' e0 _% i) g$ h
第3章 Knowledge Flow界面" R/ e8 m3 S, u O
3.1 知识流介绍
+ q# x' o: k. w6 u4 N3.1.1 知识流特性2 C/ |, U$ ~ R" R$ K
3.1.2 知识流界面布局
& c1 G9 V, l/ t: g. `3.2 知识流组件
4 T" Q7 p5 L8 E/ m! @3.2.1 数据源
' a y% M' e. A+ I& T7 z2 b3.2.2 数据接收器
) l6 H/ m4 r( U. A3.2.3 评估器& G1 l/ e9 o8 x, h# G! z; v/ ]2 {. O8 H
3.2.4 可视化器- @0 ?5 D S+ y# i# Q6 t/ n
3.2.5 其他工具9 m8 P1 U% l) D+ J8 p0 v( A" [
3.3 使用知识流组件
+ b# L) {* z }4 g& @1 Z3.4 手把手教你用( x( O% y* r+ t& B" t* c
课后强化训练* R# S9 L# L, m: u$ Y
l* t# f. O* B' @; p$ }# `第4章 Experimenter界面' T& W0 m6 q' P. E
4.1 简介
R6 R7 D. g; K4.2 标准实验
' |, j3 [3 Z/ [1 i: n2 U7 X x4.2.1 简单实验
4 M7 i! L; M% j* \- d4.2.2 高级实验
* P8 y0 f1 b0 Q( F* a# D; [7 f4.2.3 手把手教你用
/ a5 w+ A% U) E$ `4 ~/ v& I4.3 远程实验2 R5 d) p7 T; |( h
4.3.1 远程实验设置
+ j+ \( k+ ^9 y4 d Q! M4.3.2 手把手教你用) g; Y$ T' k( \# B$ `
4.4 分析结果( ^& c1 E' _1 R
4.4.1 获取实验结果
5 ?0 K$ u- E1 e* h4.4.2 配置测试
1 n( l! U9 V/ N. x0 J$ I5 ?4.4.3 保存结果+ Y: G1 t4 l% ?* o) C
4.4.4 手把手教你用
2 _9 ?/ ]( r+ }2 ]& E; D课后强化训练, G. y: J" S; x; o
# m, r; y {: i5 `) r l; V第5章 命令行界面3 q; s% N4 `9 n( A. a( |/ o$ s
5.1 命令行界面介绍$ R% b' R& z/ F! ^- Q$ R N
5.1.1 命令调用
6 o, S$ m2 K9 i; A$ ~7 b- @5.1.2 命令自动完成
+ F6 {9 C3 a2 i5.2 Weka结构8 N7 E* m, ?& N7 o; H
5.2.1 类实例和包
( B7 I5 v w+ _& K& Q% o Q4 f5.2.2 weka.core包
0 J2 b- }- \5 R' K9 p0 g5.2.3 weka.classifiers包
4 ^3 G8 t: f5 b; ]2 l4 D5.2.4 其他包
/ M, o$ J7 v! }% C6 ], ]1 n5.3 命令行选项
, m. R9 z9 _" K W5.3.1 常规选项+ d0 i) W% z; R& y) {# V
5.3.2 特定选项7 @3 Y! Z @, j
5.4 过滤器和分类器选项
! C g7 v8 R& g6 [" l C6 u' m7 d5.4.1 过滤器选项: f' y# p- l5 P; j' H
5.4.2 分类器选项1 |+ o/ j) D1 |* [5 V6 L! p) k
5.4.3 手把手教你用1 e' z' ]+ V1 E* M9 R/ ], _6 B6 o
5.5 包管理器8 T$ C& o9 h" r7 Y! L- p
5.5.1 命令行包管理器0 X; m" i8 P8 J+ z& |2 p+ g
5.5.2 运行安装的算法4 `( p4 `+ a5 g& X) e1 R) ~
课后强化训练' ^# m' n8 x4 P1 i6 f
0 w6 O" g$ R# @# T W2 `! Q第6章 Weka高级应用
' h: q7 _- q3 R! n! P6.1 贝叶斯网络$ A. k X) s8 G8 S1 S
6.1.1 简介! f: u3 w* v$ l7 B. L2 m# R. s5 P
6.1.2 贝叶斯网络编辑器
/ b+ [) U( Q* v* q! |6.1.3 在探索者中使用贝叶斯网络
1 j @3 M8 J; u# f6.1.4 学习算法* d6 r- U/ |# f" V7 r+ y5 s3 G! j* M
6.1.5 查看贝叶斯网络/ u$ ?9 x' p8 c; F& w4 r! t' T
6.1.6 手把手教你用4 W$ h; s, I2 P; Y. ]2 {5 {- }
6.2 神经网络7 p. h. a; Q9 R2 g( d
6.2.1 GUI使用) q+ T7 ^! |" m0 L* L, S. @) }, q4 r7 [
6.2.2 手把手教你用
, p1 N: d' `& w o$ }: w- J6.3 文本分类
/ J) i' H( r; M# d6.3.1文本分类示例
/ R5 t" R! @6 X6.3.2 分类真实文本& L# ]2 J5 X. T3 }
6.3.3 手把手教你用# Z& C3 a+ |5 k b% [
6.4 时间序列分析及预测
+ S a; r4 c0 b, ?# L; H/ q6.4.1 使用时间序列环境
2 u# @& O1 S" A9 I6.4.2 手把手教你用
0 ]' H! j$ D0 A: t课后 www.javazx.com强化训练5 }7 ~9 K1 K9 y: _, h' H1 v) p2 k
' E& D6 I3 Y( b7 C, z# w
第7章 Weka API
( t* |( b1 z( W- m- o2 z7.1 加载数据
+ k9 J" y4 x7 A9 L: X k7.1.1 从文件加载数据
4 M) x: {( ?& j b7.1.2 从数据库加载数据7 Y4 p4 g' F5 B# n, B
7.1.3 手把手教你用
/ R3 B {, r# L% O/ h( s" p7.2 保存数据6 @: w3 B- D; e
7.2.1 保存数据至文件7 B! o! y$ J' A+ s$ ?+ v
7.2.2 保存数据至数据库
# w' o5 Z+ N7 W/ J' x9 Z7.2.3 手把手教你用
! J; \2 F. ?5 h# A' ]$ c! z7.3 处理选项
7 J$ j" h8 v, D8 ^8 w7.3.1 处理选项方法& o6 q1 j/ Z' R) e: F
7.3.2 手把手教你用
. }7 c3 C0 c' T9 N; R7.4 内存数据集处理( \! }9 Y3 `2 y, M
7.4.1 在内存中创建数据集
5 P. W$ O0 e* o/ Z) B4 G) C7.4.2 打乱数据顺序/ g1 W* M7 a- B% f, n
7.4.3 手把手教你用
0 t0 I: E% ?% H: l9 F1 N7.5 过滤) a0 C: g+ v' o+ \( n
7.5.1 批量过滤
( f: X; \; G* n) V7 P: F4 D& r3 q7.5.2 即时过滤6 D, t& `6 f$ B# E- z
7.5.3 手把手教你用
/ a" \6 {, E5 W7.6 分类
( g- _. `1 M+ e3 Q9 S7.6.1 分类器构建- {% {+ Y; f, i
7.6.2 分类器评估$ F+ Q2 d! c+ G) r3 Z9 c# N
7.6.3 实例分类+ o! @/ |! Y; ]" F
7.6.4 手把手教你用- `6 B) l3 O) ?- ~. x6 K
7.7 聚类
. @9 ?! `" E M7 c7.7.1 聚类器构建
* ?5 C7 Z% |. L9 x& W* C) o _7.7.2 聚类器评估
- t* D3 _% N; p% I% d0 E) e7 H7.7.3 实例聚类
# M/ ~8 i% Y5 w: E3 r' P! A( }; H7.7.4 手把手教你用 v4 n4 y! f8 ^
7.8 属性选择& v9 ~7 I9 X. k6 R, d {1 R6 t
7.8.1 使用元分类器7 W$ k" q: @- S, O
7.8.2 使用过滤器
: P4 ^& ~' k* l' m' [+ ]6 |6 z( z6 S7.8.3 使用底层API
l; r: W; C0 S- O9 g/ ?7 v7.8.4 手把手教你用
! w3 p- d! T& W: ?2 v4 f7.9 可视化$ j2 K7 C7 q3 w" r: @! ?
7.9.1 ROC曲线
/ O0 w0 C. j& i7 L$ E7.9.2 图; |9 s( A i) `9 Z' S$ i$ @
7.9.3 手把手教你用
- M8 [6 y' ~) l9 b7.10 序列化' w: Z9 ^. w0 B' x' g( l
7.10.1 序列化基本方法# ^5 @- R# G `! W% }8 t
7.10.2 手把手教你用 N0 l0 Q+ C# G# w% Z
7.11 文本分类综合示例
( R( r' n* F4 Z: q1 m" C/ {7.11.1 程序运行准备3 y& K6 F0 y( X! f2 E. N, O
7.11.2 源程序分析7 n6 r! O5 ~- r# H) l
7.11.3 运行说明! N! G" C# p: j' Y3 F; x
课后强化训练' t) F- O8 r4 P' w6 Q# S
* z/ A2 V6 R4 B! d( M
第8章 学习方案源代码分析7 I& F6 A1 c8 {- z/ P
8.1 NaiveBayes源代码分析# a) T% Z8 t1 O4 Z2 S% V' R9 g
8.2 实现分类器的约定9 G! d E& l. {
课后强化训练
8 s7 m' }) w' O4 \, y6 Z3 p: _# y8 |5 a' ]( I: v% b) ?9 f' b
附录A 中英文术语对照/ j5 f- x4 E, z1 ]
附录B Weka算法介绍1 K6 A3 i3 y1 K6 T: c
参考文献 2 |1 T% W" ?# }: E, c) q& P
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】
3 L/ C2 S2 C/ [: p) ?0 |5 U, v1 G3 [' g I2 c, b
0 E1 q: h/ Q+ y0 x, Z. [! J- R6 N! b$ W( Q, l1 G
5 t$ R1 O. q3 W/ x B9 _- Z# n4 l
! Q$ b5 e" u; d7 D* t; M# }
$ H: q4 M1 _6 W
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发表于 2019-4-2 01:44:49
发表于 2019-4-2 11:46:33
