知識(shí)發(fā)現(xiàn)（第二版）

定　價(jià)：￥59.00

作　者：	史忠植著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

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ISBN：	9787302239574	出版時(shí)間：	2011-01-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	491	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　知識(shí)發(fā)現(xiàn)是從數(shù)據(jù)集中識(shí)別出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過(guò)程。知識(shí)發(fā)現(xiàn)將信息變?yōu)橹R(shí)，從數(shù)據(jù)資源中發(fā)現(xiàn)知識(shí)寶藏，將為知識(shí)創(chuàng)新和知識(shí)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展作出貢獻(xiàn)?！吨R(shí)發(fā)現(xiàn)》全面而又系統(tǒng)地介紹了知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法和技術(shù)，反映了當(dāng)前知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究的最新成果和進(jìn)展。全書(shū)共分15章。第1章是緒論，概述知識(shí)發(fā)現(xiàn)的重要概念和發(fā)展過(guò)程。下面三章重點(diǎn)討論分類(lèi)問(wèn)題，包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)和遷移學(xué)習(xí)。第5章闡述聚類(lèi)分析。第6章是關(guān)聯(lián)規(guī)則。第7章討論粗糙集和粒度計(jì)算。第8章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，書(shū)中著重介紹幾種實(shí)用的算法。第9章探討貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。第10章討論隱馬爾可夫模型。第11章探討圖挖掘。第12章討論進(jìn)化計(jì)算和遺傳算法。第13章探討分布式知識(shí)發(fā)現(xiàn)，它使海量數(shù)據(jù)挖掘成為可能。最后兩章以web知識(shí)發(fā)現(xiàn)、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)為例，介紹知識(shí)發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用。書(shū)中內(nèi)容新穎，認(rèn)真總結(jié)了作者的科研成果，取材國(guó)內(nèi)外最新資料，反映了當(dāng)前該領(lǐng)域的研究水平。論述力求概念清晰，表達(dá)準(zhǔn)確，算法豐富，突出理論聯(lián)系實(shí)際，富有啟發(fā)性?！吨R(shí)發(fā)現(xiàn)》可以用作高等院校有關(guān)專(zhuān)業(yè)的研究生和高年級(jí)本科生的知識(shí)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等課程教材，也可供從事知識(shí)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能信息處理、模式識(shí)別、智能控制研究和知識(shí)管理的科技人員閱讀參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《知識(shí)發(fā)現(xiàn)（第二版）》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章　緒論
　1．1　知識(shí)
　1．2　知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程
　1．3　知識(shí)發(fā)現(xiàn)的任務(wù)
　1．4　知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法
　　1．4．1　統(tǒng)計(jì)方法
　　1．4．2　機(jī)器學(xué)習(xí)
　　1．4．3　神經(jīng)計(jì)算
　　1．4．4　可視化
　1．5　知識(shí)發(fā)現(xiàn)的對(duì)象
　　1．5．1　數(shù)據(jù)庫(kù)
　　1．5．2　文本
　　1．5．3　Web信息
　　1．5．4　空間數(shù)據(jù)
　　1．5．5　圖像和視頻數(shù)據(jù)
　1．6　知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)
第2章　決策樹(shù)
　2．1　歸納學(xué)習(xí)
　2．2　決策樹(shù)學(xué)習(xí)
　2．3　CLS學(xué)習(xí)算法
　2．4　ID3學(xué)習(xí)算法
　　2．4．1　信息論簡(jiǎn)介
　　2．4．2　信息論在決策樹(shù)學(xué)習(xí)中的意義及應(yīng)用
　　2．4．3　ID3算法
　　2．4．4　ID3算法應(yīng)用舉例
　　2．4．5　C4．5算法
　2．5　決策樹(shù)的改進(jìn)算法
　　2．5．1　二叉樹(shù)判定算法
　　2．5．2　按信息比值進(jìn)行估計(jì)的方法
　　2．5．3　按分類(lèi)信息估值
　　2．5．4　按劃分距離估值的方法
　2．6　決策樹(shù)的評(píng)價(jià)
　2．7　簡(jiǎn)化決策樹(shù)
　　2．7．1　簡(jiǎn)化決策樹(shù)的動(dòng)機(jī)
　　2．7．2　決策樹(shù)過(guò)大的原因
　　2．7．3　控制樹(shù)的大小
　　2．7．4　修改測(cè)試屬性空間
　　2．7．5　改進(jìn)測(cè)試屬性選擇方法
　　2．7．6　對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行限制
　　2．7．7　改變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
　2．8　連續(xù)性屬性離散化
　2．9　基于偏置變換的決策樹(shù)學(xué)習(xí)算法BSDT
　　2．9．1　偏置的形式化
　　2．9．2　表示偏置變換
　　2．9．3　算法描述
　　2．9．4　過(guò)程偏置變換
　　2．9．5　基于偏置變換的決策樹(shù)學(xué)習(xí)算法BSDT
　　2．9．6　經(jīng)典案例庫(kù)維護(hù)算法TCBM
　　2．9．7　偏置特征抽取算法
　　2．9．8　改進(jìn)的決策樹(shù)生成算法GSD
　　2．9．9　實(shí)驗(yàn)結(jié)果
　2．10　單變量決策樹(shù)的并行處理
　　2．10．1　并行決策樹(shù)算法
　　……
第3章　支持向量機(jī)
第4章　遷移學(xué)習(xí)
第5章　聚類(lèi)分析
第6章　關(guān)聯(lián)規(guī)則
第7章　粗糙集
第8章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第9章　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
第10章　隱馬爾可夫模型
第11章　圖挖掘
第12章　進(jìn)化計(jì)算
第13章　分布式知識(shí)發(fā)現(xiàn)
第14章　Web知識(shí)發(fā)現(xiàn)
第15章　認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)知識(shí)發(fā)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)