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书名:知识发现
作者:史忠植
译者:
出版社:清华大学出版社
价格:38元


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简介

识发现是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识,从数据矿山中找到蕴藏的知识金块,将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。
本书全面而又系统地介绍了知识发现的方法和技术,反映了当前知识发现研究的最新成果。
全书共分14章。第1章是绪论,介绍知识发现的重要概念和任务。第2章讨论决策树,它是归纳学习方法中最实用的一种技术。关联规则挖掘是近几年应用最为广泛的方法,第3章将对重要的关联规则挖掘算法进行讨论。第4章讨论范例推理,它是一种有效的实用技术。第5章探讨模糊聚类法。第6章讨论粗糙集。第7章是贝叶斯网络,贝叶斯网络可以处理不完整和带有噪声的数据集,它用概率测试的权重来描述数据间的相关性。第8章探讨支持向量机,它在近几年知识发现研究中是极其活跃的研究课题。第9章讨论隐马尔科夫模型。第10章是神经网络,书中着重介绍几种实用的算法。第11章讨论进化和遗传算法。第12章介绍知识发现平台MSMiner。接着,以Web知识发现、生物信息处理为例,介绍知识发现的应用。第13章关于Web知识发现。第14章介绍生物信息处理中基因组模式的发现。
本书内容新颖,认真总结了作者的科研成果,取材国内外最新资料,反映了当前该领域的研究水平。论述力求概念清晰,表达准确,突出理论联系实际,通过实例说明原理,富有启发性。本书对从事知识发现、数据挖掘、机器学习、人工智能研究和知识管理的科技人员具有重要参考价值,可以用作计算机、信息技术等专业博士生、硕士生的教材。
目录

目      录  前言               第1章 绪论               1.  1 知识               1.  2 知识发现               1.  3 知识发现的任务               1.  4 知识发现的方法               1.  5 知识发现的对象               1.  6 知识发现与创新               第2章 决策树               2.  1 归纳学习               2.  2 决策树学习               2.  3 CLS学习算法               2.  4    ID3学习算法               2.  5 决策树的改进算法               2.  6 决策树的评价               2.  7 简化决策树               2.  8 连续型属性离散化               2.  9 基于偏置变换的决策树学习算法BSDT               2.  10    归纳学习中的问题               第3章 关联规则               3.  1 关联规则挖掘概述               3.  2    广义模糊关联规则的挖掘               3.  3 挖掘关联规则的数组方法               3.  4 任意多表间关联规则的并行挖掘               3.  5 基于分布式系统的关联规则挖掘算法               3.  6 词性标注规则的挖掘算法与应用               第4章 基于范例的推理               4.  1 概述               4.  2 过程模型               4.  3 范例的表示               4.  4 范例的索引               4.  5 范例的检索               4.  6 相似性关系               4.  7 范例的复用               4.  8 范例的保存               4.  9 基于例示的学习               4.  10 范例工程               4.  11 范例约简算法               4.  12 中心渔场预报专家系统               第5章 模糊聚类               5.  1 概述               5.  2 传递闭包法               5.  3 FCMBP聚类法               5.  4 系统聚类法               5.  5 C-均值聚类法               5.  6 聚类有效性               5.  7 聚类方法的比较               第6章 粗糙集               6.  1 概述               6.  2 知识的约简               6.  3 决策逻辑               6.  4 决策表的约简               6.  5 粗糙集的扩展模型               6.  6 粗糙集的实验系统               6.  7 粗糙集的展望               第7章 贝叶斯网络               7.  1 概述               7.  2 贝叶斯概率基础               7.  3 贝叶斯学习理论               7.  4 简单贝叶斯学习模型               7.  5 贝叶斯网络的建造               7.  6 贝叶斯潜在语义模型               7.  7 半监督文本挖掘算法               第8章 支持向量机               8.  1 统计学习问题               8.  2 学习过程的一致性               8.  3    结构风险最小归纳原理               8.  4 支持向量机               8.  5 核函数               8.  6 基于分类超曲面的海量数据分类方法               第9章 隐马尔科夫模型               9.  1 马尔科夫过程               9.  2    隐马尔科夫模型               9.  3 似然概率和前反向算法               9.  4 学习算法               9.  5 基于状态驻留时间的分段概率模型               第10章 神经网络               10.  1 概述               10.  2 人工神经元及感知机模型               10.  3    前向神经网络               10.  4 径向基函数神经网络               10.  5 反馈神经网络               10.  6 随机神经网络               10.  7 自组织特征映射神经网络               第11章 进化和遗传算法               11.  1 概述               11.  2 基本遗传算法               11.  3 遗传算法的数学理论               11.  4 遗传算法的基本实现技术               11.  5 遗传算法的高级实现技术               11.  6 并行遗传算法               11.  7 遗传算法应用               第12章 知识发现平台MSMiner               12.  1 概述               12.  2 数据仓库               12.  3    MSMiner的体系结构               12.  4 无数据管理               12.  5 数据仓库管理器               12.  6 算法库管理               12.  7 数据挖掘任务规划               12.  8 关系数据库知识发现查询语言KDSQL               第13章 Web知识发现               13.  1 概述               13.  2    Web知识发现的任务               13.  3    Web知识发现方法               13.  4 模型质量评价               13.  5 文本分析功能               13.  6 文本特征的提取               13.  7 基于文本挖掘的汉语词性自动标注研究               13.  8 文本分类               13.  9 文本聚类               13.  10 文本摘要               13.  11 用户兴趣挖掘               第14章 生物信息知识发现               14.  1 概述               14.  2 基因的基本结构               14.  3    生物信息数据库与查询               14.  4 序列比对               14.  5 核酸与蛋白质结构和功能的预测分析               14.  6 基因组序列信息分析               14.  7    功能基因组相关信息分析               14.  8    Internet资源和公共数据库               参考文献               索引
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