머신러닝(J48...) 알고리즘 입문서 추천 부탁 드립니다.

했다가 보니 C4.5 decision tree 네요. Weka 말고 학계에서는 모두들 C4.5 란 이름으로 부르고 있으니 참고하시길 바랍니다.

Machine learning 쪽은 심지어 영어 입문서도 제대로 존재하지 않는 형편입니다. 좋은 책은 몇권 있는데, 분야의 확장 속도가 너무 빨라서 주요 테크닉들을 포괄하는 개론서적인 책이, 제가 알기론, 아직 없습니다. 일단 유명한 것들은

Tom Mitchell, Machine Learning -- 좋은 책인데 너무 오래 되었습니다. 최근의 연구 동향이 거의 반영되어 있지 않죠. 이 책이 나온 이후로 필드가 너무 많이 바뀌었다고 하더군요. 하지만 decision tree 에 대한 chapter 가 있으니 참고하시면 될겁니다.

Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning -- 최근의 최대 화두인 (Bayesian) statistical inference 에 중점을 두고 쓰여진 책이고 decision tree 에 관한 내용은 없습니다. 요즘 machine learning 을 연구하기 위해서 책을 하나만 봐야 한다면 단연코 이 책이 "the book" 이긴 한데 multivariate calculus, linear algebra, probability, 약간의 statistics 와 친밀하셔야 읽는데 어려움이 없습니다.

Duda, Hart, Stork, Pattern Recognition -- 첫번째 에디션이 70년대에 나왔고 최근판이 2000년에 나왔는데 최근판은 평이 안좋더군요. 그런데 내용의 밸런스가 셋 중 가장 잘 잡힌 책입니다. 이걸 훑어보시는 것도 좋을 것 같습니다.