《数据挖掘：实用机器学习工具与技术（原书第3版）》是一本深入浅出的机器学习与数据挖掘教材，适合对数据科学感兴趣的读者。本书由Ian H. Witten、Eibe Frank和Mark A. Hall共同撰写，是该领域的经典之作。全书不仅涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则等核心概念，还详细介绍了各种机器学习算法和模型，如决策树、神经网络、支持向量机等。

本书的一大特色是结合了理论与实践，通过丰富的实例和代码演示，帮助读者掌握如何使用Weka工具进行数据挖掘和机器学习。Weka是一个开源的数据挖掘软件，支持多种数据格式和算法，是学习和应用机器学习的理想平台。此外，书中还讨论了评估模型性能的方法和技巧，以及如何处理高维数据和大规模数据集的问题。

本书适合计算机科学专业的学生、研究人员以及对数据挖掘和机器学习感兴趣的从业者阅读。它不仅能够帮助读者建立扎实的理论基础，还能通过实践操作提升解决实际问题的能力。

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