在follow-up to this answer中，我想问一下你们是否知道任何好的（更重要的是易于理解的）教程和/或{{3}的数据挖掘示例}。
自从我第一次听说它以及它可以做的事情以来，我一直对数据挖掘很感兴趣，我也有一些实验，我想对我的一些数据进行实验，而且我已经已经买了四本书，我特别感兴趣的是以下两本：
Weka toolkit Intelligent Data Analysis http://ecx.images-amazon.com/images/I/41CJNXchMrL._BO2,204,203,200_PIsitb-sticker-arrow-click,TopRight,35,-76_AA240_SH20_OU01_.jpg
最后一篇是Weka的同一作者写的，包含了很多例子，但我发现它有点难以理解逻辑，特别是数学。我的数学技能目前非常粗糙，我打算今年去大学，希望我能学习并能够更好地理解所涉及的数学，但在那之前我想在数据挖掘中获得一些实践。
是否有任何一步一步的教程，包含我可以阅读的示例数据，以便开始使用Weka工具包？
答案 0 :(得分：17)
对于“应用”数据挖掘，对于初学者来说，你可能根本不需要考虑数学。 Weka是大学机器学习项目的产物， offers 100+ algorithms 。与微软 SQL server SSAS which offers nine 算法形成对比 - 他们甚至懒得解释数学。
它们都提供关联，聚类，属性选择，某种神经网络。 所以，诀窍是要了解你想要实现的目标，而不一定是下面的数学。尝试阅读有关Microsoft算法（良好文档）的信息，看看您是否能够找出SSAS和Weka的共同原则 - 这可以帮助您专注于基本原则并帮助您入门。
列出了一些Weka tutorials here 。
答案 1 :(得分：5)
就个人而言，我会使用RapidMiner5，因为它是一个非常简单的GUI环境（比v4好得多）。它具有所有可用的WEKA功能。
在这里获取快速通道：http://www.rapid-i.com
RapidMiner的超级简单介绍视频：
https://dspace.ndlr.ie/jspui/handle/10633/2353
这里：
http://www.neuralmarkettrends.com/
在这里：
http://www.youtube.com/user/VancouverData
如果您想了解有关数据挖掘背后统计数据的更多信息，请参阅Google的Standford教授讲座系列：
答案 2 :(得分：0)