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I부 데이터 마이닝의 소개

1장 데이터 마이닝의 개요
2장 입력 데이터: 개념, 인스턴스 속성
3장 출력 데이터: 지식 표현
4장 알고리즘: 기본 마이닝 알고리즘
5장 신뢰성: 학습 내용 평가

II부 고급 데이터 마이닝 알고리즘

6장 구현: 실질적인 기계 학습 스킴
7장 데이터 변환
8장 앙상블 학습 알로리즘
9장 계속되는 발전: 현재와 미래 적용 범위

III부 웨카 데이터 마이닝 워크벤치
10장 웨카 입문
11장 익스플로러 인터페이스
12장 지식 플로우 인터페이스
13장 Experimenter
14장 커맨드라인 인터페이스
15장 내장된 기계 학습 기능
16장 새로운 학습 스킴 개발
17장 웨카 익스플로러를 위한 튜토리얼 예제

참고 문헌