数据挖掘技术的实用指南

这篇文章是一份关于学习数据挖掘的实用指南，适合希望深入了解数据挖掘技术的读者。

WEKA数据挖掘工具实用指南 数据预处理 Explorer – Preprocess: 数据清洗、转换等操作 Explorer – Select attributes: 属性选择，也可在Preprocess页面完成 数据可视化 Explorer – Visualize: 生成二维散布图 分类预测 Explorer – Classify: 应用分类算法 Experimenter: 比较不同分类算法的性能 其他功能 KnowledgeFlow: 支持批量和增量学习模式 Explorer – Associate: 进行关联分析 Explorer – Cluster: 进行聚类分析

数据挖掘中常用的工具和技术

随着技术的进步，数据挖掘和机器学习工具在各行各业的应用越来越广泛。这本书详细介绍了最新的数据挖掘技术和实用工具，帮助读者深入理解并应用于实际场景中。内容涵盖了从基础概念到高级技术的全面指南，适合希望提升数据分析能力的专业人士和学习者。

《数据挖掘：实用机器学习工具和技术》第3版内容更新可参考weka网站。

《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》第二版，由Morgan Kaufmann出版社于2005年出版，是一本探讨机器学习和数据挖掘应用的经典书籍。

摩根考夫曼出版的数据挖掘权威指南，提供机器学习工具和技术，帮助挖掘大量数据中的见解。

这本书是一本优秀的数据挖掘指南，详尽介绍了数据挖掘的各种工具和技术，非常适合深入学习。老师们强烈推荐阅读。

数据挖掘中的非线性模型包括：抛物线模型、双曲线模型、幂函数模型、指数函数模型、对数函数模型、逻辑曲线模型和多项式模型。这些模型在SPSS-Clementine应用中具有广泛的实际应用价值。