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本书借助代表当今数据挖掘和机器学习最高水平的著名开源软件Weka，通过大量的实践操作，使读者了解并掌握数据挖掘和机器学习的相关技能，拉近理论与实践的距离。全书共分9章，主要内容包括Weka介绍、探索者界面、知识流界面、实验者界面、命令行界面、Weka高级应用、Weka API、学习方案源代码分析和机器学习实战。本书系统讲解Weka 3.7.13的操作、理论和应用，内容全面、实例丰富、可操作性强，做到理论与实践的统一。本书适合数据挖掘和机器学习相关人员作为技术参考书使用，也适合用作计算机专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考用书。
《测度与概率(第2版)》论述测度论和以测度为基础的概率论的基本知识和方法，包括集及其势、距离空间、测度与概率、可测函数与随机变量、积分与数学期望、乘积测度与独立、Radon-Nikodym定理与条件期望、概率极限理论等。《测度与概率(第2版)》的特点是读者不必学习实变函数论而学习测度论；测度论与概率论的基本内容紧密结合而更有利于理解二者的关系及其实质；在《测度与概率(第2版)》的基本目标下，尽可能使内容现代化；《测度与概率(第2版)》文字通畅、条理清楚、论述严谨、便于学习；每节后都配有较多的不同要求的习题，以便加深对内容的理解和掌握。 《测度与概率(第2版)》可以作为有关专业的高年级学生
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