Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques

"Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques" von Ian H. Witten, Eibe Frank und Mark A. Hall, mit Beiträgen von Christopher J. Pal, ist ein umfassendes Lehrbuch, das sich mit den Grundlagen und Anwendungen des maschinellen Lernens und Data Minings beschäftigt. Das Buch bietet eine praxisorientierte Einführung in die Techniken des maschinellen Lernens, ergänzt durch theoretische Erklärungen. Die Autoren führen die Leser durch den gesamten Prozess des Data Minings, beginnend bei der Datenvorbereitung über die Auswahl geeigneter Algorithmen bis hin zur Evaluierung der Modelle. Es wird besonderes Augenmerk auf praktische Anwendungen gelegt, unterstützt durch Beispiele und Fallstudien aus verschiedenen Bereichen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Verwendung von Weka, einer Open-Source-Software für maschinelles Lernen, die im Buch ausführlich behandelt wird. Die Leser lernen sowohl klassische Methoden wie Entscheidungsbäume und Neuronale Netze als auch moderne Ansätze wie Ensemble-Learning kennen. Das Buch richtet sich an Studierende und Fachleute aus den Bereichen Informatik, Statistik und verwandten Disziplinen, die ihre Kenntnisse im Bereich Data Mining vertiefen möchten.