发表于2024-11-04
知识发现 2024 pdf epub mobi 电子书
子曾经曰过:书是作者和读者交流思想学识的媒介。 而这本书完全他妈的没有要和你交流的意思。没组织没纪律,整个儿一大垃圾桶,啥东西都有,啥都说不清楚。人家本来就没打算跟咱么做什么交流。 子曾经曰过:人最宝贵的是精力。 写一本书是要废掉很多精力和时间的,精力和时...
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图书标签: 知识发现 数学 AI 编程 统计 经典 知识管理 教材
知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,它用概率测度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。
AI发展的脉络介绍的很好,做了解跟踪可以一看
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