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『繁體書』王者歸來:WEKA機器學習與大數據聖經(第2版)

書城自編碼: 2688626
分類: 繁體書 →台灣書
作者: 袁梅宇
國際書號(ISBN): 9789863792536
出版社: 佳魁資訊
出版日期: 2015-11-30
版次: 2版
頁數/字數: 592頁
書度/開本: 17x23cm

售價:NT$ 590

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《應用R語言於資料分析:從機器學習、資料探勘到巨量資料》
內容簡介:
有系統地講解資料採擷和機器學習工具Weka。
Weka是目前資料採擷和機器學習最著名的開放原始碼軟體,本書內容涵蓋Weka介紹、Explorer介面、KnowledgeFlow介面、
Experimenter介面、命令列介面、Weka進階應用、WekaAPI和學習方案原始程式碼分析。
透過大量的實作操作,讓讀者了解並掌握資料採擷和機器學習的相關技能,拉近理論與實作的距離。
目錄
前言
Chapter01Weka介紹
1.1Weka簡介
1.2基本概念
1.3Weka系統安裝
1.4存取資料庫
1.5範例資料集
Chapter02Explorer介面
2.1圖形化使用者介面
2.2前置處理
2.3分類
2.4分群
2.5關聯
2.6選擇屬性
2.7可視化
Chapter03 nowledgeFlow介面
3.1知識流介紹
3.2知識流元件
3.3使用知識流元件
3.4一步步教你用
Chapter04Experimenter介面
4.1簡介
4.2標準實驗
4.3遠端實驗
4.4分析結果
Chapter05命令列介面
5.1命令列介面介紹
5.2Weka結構
5.3命令列選項
5.4篩檢程式和分類器選項
5.5套件管理器
Chapter06Weka進階應用
6.1貝氏網路
6.2神經網絡
6.3文字分類
6.4時間序列分析及預測

Chapter07WekaAPI

7.1加載資料
7.2保存資料
7.3處理選項
7.4記憶體資料集處理
7.5過濾
7.6分類
7.7分群
7.8屬性選擇
7.9視覺化
7.10序列化
7.11文字分類綜合範例
Chapter08學習方案原始程式碼分析
8.1NaiveBayes原始程式碼分析
8.2實現分類器的約定
AppendixA中英文術語對照
AppendixBWeka演算法介紹

B-1篩檢程式演算法介紹
B-2分類演算法介紹
B-3分群演算法介紹
B-4連結演算法介紹
B-5選擇屬性演算法介紹
AppendixC參考文獻

 

 

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