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出版者:Academic Press

作者:Yanchang Zhao

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2013-1-31

价格:GBP 55.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780123969637

丛书系列:

图书标签:

R
数据挖掘
统计
DataMIning
数据分析
人工智能&数据挖掘
计算机技术
r
R语言
数据挖掘
统计学习
机器学习
数据分析
商业智能
数据科学
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R编程
数据可视化

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具体描述

R and Data Mining introduces researchers, post-graduate students, and analysts to data mining using R, a free software environment for statistical computing and graphics. The book provides practical methods for using R in applications from academia to industry to extract knowledge from vast amounts of data. Readers will find this book a valuable guide to the use of R in tasks such as classification and prediction, clustering, outlier detection, association rules, sequence analysis, text mining, social network analysis, sentiment analysis, and more. Data mining techniques are growing in popularity in a broad range of areas, from banking to insurance, retail, telecom, medicine, research, and government. This book focuses on the modeling phase of the data mining process, also addressing data exploration and model evaluation. With three in-depth case studies, a quick reference guide, bibliography, and links to a wealth of online resources, R and Data Mining is a valuable, practical guide to a powerful method of analysis. It presents an introduction into using R for data mining applications, covering most popular data mining techniques. It provides code examples and data so that readers can easily learn the techniques. It features case studies in real-world applications to help readers apply the techniques in their work.

《数据之海的航行者：非结构化信息深度挖掘与智能应用》内容提要在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心动力。然而，绝大多数有价值的信息隐藏在庞大、芜杂的非结构化文本、图像、语音及多模态数据之中。本书《数据之海的航行者：非结构化信息深度挖掘与智能应用》并非专注于传统的、基于规则或简单统计的挖掘技术，而是致力于探索和阐述如何利用前沿的机器学习、深度学习模型，结合先进的自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）技术，从看似无序的数据流中提取深层语义、洞察复杂模式，并将其转化为可执行的智能决策。本书结构严谨，内容深入，旨在为数据科学家、高级分析师以及希望在数据密集型领域实现技术跃迁的工程师提供一套系统的理论框架和实战指导。全书共分为六个主要部分，层层递进，从基础理论到尖端应用，全面覆盖非结构化数据挖掘的全景图。 --- 第一部分：非结构化数据的本质与挑战 (The Nature and Challenges of Unstructured Data) 本部分奠定了理解非结构化数据复杂性的基础。我们首先界定何为非结构化数据，并将其置于现代数据生态系统的背景下进行考察。着重分析了当前数据处理面临的三大核心挑战：高维度稀疏性、上下文依赖性与语义歧义性。文本的复杂性：探讨了自然语言的内在不确定性，包括词义多义性（Polysemy）、语境依赖（Context Dependency）以及文化和地域差异如何阻碍简单匹配算法的有效性。多模态数据的融合难题：分析了图像、音频与文本数据在特征空间上的巨大差异，以及如何建立统一的表征空间来捕获跨模态信息之间的复杂关联。数据质量与标注瓶颈：深入讨论了大规模、高质量标注数据集获取的难度，以及如何利用半监督学习和主动学习策略来缓解这一问题。第二部分：深度语义表征与嵌入技术 (Deep Semantic Representation and Embedding Techniques) 本部分的核心在于介绍如何将复杂的非结构化数据转化为机器可理解的低维度、稠密的向量表示——即“嵌入”（Embeddings）。这是所有后续高级挖掘工作的基础。从词向量到上下文感知：详细剖析了Word2Vec、GloVe等经典词嵌入方法的局限性，并重点讲解了Transformer架构的革命性突破。我们深入解析了自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的运作原理，以及BERT、GPT系列模型如何实现对上下文的深度编码。结构化知识的图嵌入：探讨了如何将非结构化信息（如实体关系）转化为知识图谱（Knowledge Graphs），并使用Graph Neural Networks (GNNs) 进行节点和关系预测，从而捕获数据的内在结构性联系。跨模态嵌入空间：介绍CLIP等模型如何通过对比学习，将文本描述与图像内容映射到同一个语义空间，实现零样本（Zero-Shot）识别能力。第三部分：高级文本挖掘的算法前沿 (Frontiers in Advanced Text Mining Algorithms) 本部分聚焦于利用强大的深度学习模型解决复杂的文本理解任务。信息抽取与知识发现：详述了命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）以及事件抽取（EE）的最新进展。重点讨论了如何设计能够处理长距离依赖和嵌套结构的序列标注模型。文本生成与摘要的质量控制：不仅介绍Seq2Seq模型，更侧重于如何通过强化学习或基于评价指标（如ROUGE的改进版）的反馈机制，提升生成文本的连贯性、事实准确性和多样性。情感分析与意图识别的细粒度化：探讨如何超越简单的正面/负面分类，实现面向方面的情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA），并结合对话历史进行用户意图的实时推理。第四部分：视觉与多模态信息的高效解析 (Efficient Parsing of Vision and Multimodal Information) 本部分将视角转向图像、视频和语音数据，强调在这些领域中应用深度学习的特定挑战与解决方案。视觉特征的层次化提取：深入分析CNNs（如ResNet, Vision Transformers）在图像分类、目标检测（如YOLO, DETR系列）和图像分割中的最新进展。讨论如何克服小目标检测和复杂场景理解的难题。视频理解的时序建模：探讨如何结合循环网络或时序Transformer来捕捉视频中的动态变化和长期动作依赖，实现动作识别和场景理解。多模态推理引擎的构建：详细阐述了如何构建能够回答复杂视觉问题的VQA（Visual Question Answering）系统，以及如何利用跨注意力机制协调文本和图像特征，实现信息互补。第五部分：可解释性、鲁棒性与伦理考量 (Interpretability, Robustness, and Ethical Considerations) 数据挖掘的价值不仅在于模型的预测能力，更在于其决策过程的透明度和可靠性。本部分是通往工业级部署的关键环节。模型可解释性（XAI）：介绍LIME、SHAP等局部解释方法，以及用于深度神经网络的注意力权重可视化技术，帮助用户理解模型为何做出特定判断。对抗性攻击与防御策略：剖析了针对深度学习模型的输入扰动攻击（Adversarial Attacks），并探讨了防御机制，如对抗性训练和输入净化，以增强模型在真实世界中的鲁棒性。偏见识别与公平性（Fairness）：强调在处理敏感数据（如用户评论、面部图像）时，如何量化和减轻模型中潜在的社会偏见，确保输出结果的公平性。第六部分：智能决策与前沿应用实践 (Intelligent Decision Making and Cutting-Edge Applications) 本部分将理论与实践相结合，展示非结构化数据挖掘在多个高价值领域的落地应用。企业知识库的自动化构建：阐述如何利用信息抽取和关系推理技术，从海量内部文档中自动构建和维护企业级的本体和知识图谱，支持智能问答和合规性审查。个性化推荐系统的深度优化：讨论如何将用户的评论、浏览的图片内容作为精细化的兴趣标签，融入到图嵌入推荐框架中，实现更深层次的“千人千面”服务。高风险环境下的异常检测：聚焦于安全监控、金融欺诈检测中，如何通过挖掘日志数据、邮件通信和社交媒体信息中的异常语义和行为模式，提前预警潜在风险。本书旨在引导读者超越传统的数据分析工具箱，掌握驾驭复杂、高维非结构化数据的核心能力，真正成为信息时代的“数据之海的航行者”。 --- 目标读者：具备Python基础和基本机器学习概念的研究生、软件工程师、数据科学家、以及寻求将AI技术应用于业务决策的行业专家。所需前提知识：熟悉Python编程，了解基本的线性代数和概率论，对机器学习有初步概念者优先。本书将自始至终深入讲解所需的深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）操作细节。

作者简介

A Senior Data Mining Analyst in Australia Government since 2009. Before joining public sector, he was an Australian Postdoctoral Fellow (Industry) in the Faculty of Engineering & Information Technology at University of Technology, Sydney, Australia. His research interests include clustering, association rules, time series, outlier detection and data mining applications and he has over forty papers published in journals and conference proceedings. He is a member of the IEEE and a member of the Institute of Analytics Professionals of Australia, and served as program committee member for more than thirty international conferences.