数据挖掘

数据挖掘实用机器学习工具与技术（原书第3版）是一本数据挖掘方面的技术书籍，由新西兰程序员威滕（Witten,I.H）编著。本书对上一版内容进行了全面更新，其内容包括数据转换、集成学习、大规模数据集、多实例学习等，以及新版的Weka机器学习软件。

数据挖掘十大算法是一本数据挖掘领域的著作，由美国数据挖掘专家吴信东和库玛尔编著。本书详细介绍了在实际中用途影响十种数据挖掘算法，包括C4.5、k-means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、Naive Bayes和CART十个算法。

数据挖掘:R语言实战pdf是一本R语言的实战手册，由黄文和王正林两人共同编著。本书侧重使用R进行数据挖掘，重点讲述了R的数据挖掘流程、算法包的使用及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据挖掘实例对R软件进行深入潜出和全面的介绍。

写给程序员的数据挖掘实践指南是一本数据挖掘技术指导手册，由软件开发工程师Ron Zacharski编著，知名技术译者王斌老师译作。本书作者采用在实践中学的方式，提供了大量Python的代码和案例，同时还详细的介绍了如何应用数据挖掘技术。

Scraper是一款轻巧简便的数据挖掘插件，可从网页和电子表格中获取数据，能帮助使用者快速获取网页或电子表中重要的数据信息来促进在线研究。而且最重要的是，这款插件使用起来也是十分的方便简单，只需要下载添加之后便可点击使用，非常实用，适合XPath语法的使用者进行使用。