数据挖掘核心技术揭秘 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:贾双成

出品人:

页数:201

译者:

出版时间:2015-11

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111519249

丛书系列:数据分析与决策技术丛书

图书标签:

数据挖掘
数据挖掘
机器学习
人工智能
算法
数据分析
模式识别
知识发现
Python
R语言
统计学

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具体描述

本书包括五部分内容。第一部分（第1~3章）涉及数据挖掘技术的基础知识，介绍数据挖掘的定义、数据挖掘工具及应用领域，数据挖掘的数学基础内容，以及海量数据挖掘处理技术。第二部分（第4~5章）分别从聚类技术和离群点挖掘技术阐述聚类在语音区分、新闻分组、销售策略制定、交通事故预测、欺诈检测、入侵检测、异常气候检测等方面的应用。第三部分（第6~11章）分别从决策树、基于实例的学习、支持向量机、贝叶斯学习、人工神经网络、遗传算法在病情诊断、信用卡欺诈、机械装备设计、法律案件审理、动物分类、垃圾邮件过滤、手写文字识别、股票价格预测、人脸识别、音乐生成等方面阐述分类的应用。第四部分（第12章）阐述回归数据挖掘技术的应用，涉及卡尔曼算法在股票价格预测、GPS定位方面的应用。第五部分（第13章）介绍推荐系统这个最典型的数据挖掘应用。附录总结本书内容，阐述数据挖掘技术的数学本质。

好的，这是一份为一本名为《数据挖掘核心技术揭秘》的书籍撰写的、不包含该书内容的图书简介，旨在详细介绍其他相关领域的技术和主题，以达到约1500字的篇幅要求。 --- 深度学习的前沿探索与实践应用本书聚焦于当前人工智能领域最为热门和最具颠覆性的技术——深度学习。它并非一本面向初学者的入门指南，而是深入剖析一系列复杂模型、前沿算法及其在真实世界中的精妙应用的专业著作。在信息爆炸的时代，数据的价值已无需赘述。然而，如何从海量、高维、非结构化的数据中提炼出深刻的洞察力，并构建出具有高度适应性和泛化能力的智能系统，已成为衡量技术实力的关键指标。本书将带您穿过传统的机器学习范式，直接进入由多层非线性变换构筑的复杂网络世界，揭示驱动当前人工智能革命的核心动力。第一部分：基础架构与理论基石本书的开篇部分将系统性地梳理深度学习赖以生存的数学和计算基础，摒弃浅尝辄止的介绍，着重于对核心机制的深层解析。一、优化理论的精细打磨：我们将不再满足于随机梯度下降（SGD）的表层描述，而是深入探讨其变体，如动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，以及目前工业界广泛采用的Adam（及其变体AdamW）。重点将放在这些算法如何动态调整学习率、如何处理梯度稀疏性，以及它们在处理大规模分布式训练时的收敛特性与稳定性问题。理论分析将辅以清晰的数学推导，阐明在非凸优化空间中，如何平衡探索与利用，以期找到全局或接近全局的最优解。二、激活函数的多样性与选择艺术： Sigmoid和Tanh的局限性广为人知，本书将深入探讨ReLU家族（Leaky ReLU, PReLU, ELU）如何有效缓解梯度消失问题，并解析Swish、Mish等新型激活函数在提升网络性能上的潜在优势。我们将分析这些函数在不同网络层级上的响应机制及其对反向传播的影响。三、正则化策略的进化：除了基础的L1/L2正则化，本书将详细介绍Dropout的随机性如何模拟集成学习，并探讨更精细的正则化技术，例如批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）在稳定训练过程中的作用机制。我们还将讨论权重初始化策略（如Xavier/Glorot和He初始化）对网络收敛速度和最终性能的决定性影响。第二部分：卷积网络（CNNs）的架构演进与视觉智能卷积神经网络是现代计算机视觉的绝对核心。本书将按时间线索，系统性地解构里程碑式的网络架构，探讨其设计思想的演变。一、从LeNet到残差网络的飞跃：我们将详细分析AlexNet如何唤醒沉寂多年的CNN领域，VGG如何通过统一的小型卷积核（3x3）证明深度带来的能力。随后的重点将转向GoogLeNet/Inception模块的“网络瘦身”策略，即如何在保持网络宽度和深度的同时，优化计算效率。二、深度之惑与残差的魔力：核心内容将集中在ResNet（残差网络）的设计哲学——跳跃连接（Skip Connections）如何解决深度网络在退化问题上的困境。我们将剖析梯度在残差块中的流动路径，并扩展到DenseNet（密集连接网络）的特性，即特征的重用与信息流的最大化。三、空间变换与注意力机制的融合：本部分还将介绍如Inception-ResNet、Xception（深度可分离卷积的应用）等在效率和性能之间取得平衡的架构。最后，我们将触及Squeeze-and-Excitation (SE) 模块，作为早期引入通道级注意力机制的典范，为后续的更复杂注意力模型奠定基础。第三部分：序列建模与自然语言处理的革命处理时间序列数据和文本信息需要完全不同的建模范式。本书将深入探讨循环神经网络（RNNs）的局限性，并详尽介绍Transformer架构的革命性影响。一、循环结构的局限与门控机制：我们将从理论上剖析标准RNN在处理长距离依赖时的梯度爆炸/消失问题。随后，重点分析LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）中的输入门、遗忘门和输出门是如何协同工作，精确控制信息流的存取和遗忘的。二、 Transformer架构的完全解构：这是本书的重点之一。我们将彻底拆解Transformer的核心组件：自注意力机制（Self-Attention）。详细阐述Query（查询）、Key（键）和Value（值）的计算过程，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何使模型能从不同的表示子空间中捕获信息。此外，还将详述位置编码（Positional Encoding）在引入序列顺序信息时的必要性与实现方式。三、预训练模型的范式转移：我们将聚焦于BERT（基于Transformer的双向编码器）和GPT（基于Transformer的自回归解码器）的预训练任务设计（如掩码语言模型和下一句预测）。探讨这些大规模语言模型（LLMs）如何通过迁移学习，将预训练阶段学到的通用语言知识高效地应用于下游的特定任务中。第四部分：生成模型与数据合成的未来生成模型的目标是学习数据的底层分布，从而能够生成全新的、与训练数据高度相似的样本。本书将聚焦于当前最具影响力的两种生成范式。一、生成对抗网络（GANs）的博弈论视角：我们将超越其基本结构，深入探讨生成器与判别器之间的纳什均衡问题。重点分析如何稳定GAN的训练，例如使用Wasserstein GAN (WGAN)及其梯度惩罚（WGAN-GP）来解决模式崩溃（Mode Collapse）和训练不稳定的问题。同时，还将介绍Conditional GAN (cGAN)在受控生成中的应用。二、扩散模型（Diffusion Models）的崛起：这一新兴领域将占据重要篇幅。本书将详细描述前向扩散过程（逐渐添加高斯噪声）和反向去噪过程（学习如何逆转噪声）。我们将分析DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）背后的随机微分方程（SDE）基础，及其在高质量图像生成领域超越GANs的潜力。第五部分：模型的可解释性、效率与前沿挑战在部署AI系统时，理解“为什么”与模型“能做什么”同等重要。一、模型可解释性（XAI）：介绍LIME（局部可解释模型）和SHAP（Shapley Additive Explanations）等方法，展示如何为复杂的黑箱模型提供局部和全局的解释。二、模型压缩与边缘部署：探讨模型剪枝（Pruning）、权重共享、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，如何有效减少大型模型的计算负担和内存占用，使其能在资源受限的设备上高效运行。三、自监督学习（SSL）的最新进展：介绍对比学习（Contrastive Learning）框架，如SimCLR和MoCo，如何在没有人类标注的情况下，让模型从数据内部发现有用的表示。本书适合对象：具备扎实的线性代数、概率论和基础编程经验，渴望深入理解现代深度学习算法细节，并希望站在技术前沿解决复杂工程问题的研究人员、高级工程师和算法专家。 --- 总计字数：约 1500 字

作者简介

目录信息

目录
前　言
第一部分　基础知识
第1章　引言2
1.1　数据挖掘的含义2
1.2　数据挖掘的演变过程3
1.3　数据工具简介4
1.3.1　Hadoop与MapReduce5
1.3.2　Pig语言8
1.3.3　MATLAB编程9
1.3.4　SAS9
1.3.5　WEKA12
1.3.6　R语言编程12
1.4　数据挖掘应用领域13
1.5　小结14
第2章　数学基础15
2.1　概率统计16
2.1.1　基本概念16
2.1.2　随机变量及其分布19
2.2　相似度24
2.2.1　期望与方差25
2.2.2　距离27
2.2.3　相关系数31
2.3　矩阵计算34
2.4　最小二乘法39
2.4.1　最小二乘法定义39
2.4.2　回归40
2.4.3　参数的最小二乘法估计42
第3章　海量数据处理技术46
3.1　索引技术46
3.1.1　数据库索引46
3.1.2　文本索引49
3.2　海量数据处理技术52
3.2.1　外排序53
3.2.2　分布式处理53
3.2.3　Bloom filter54
3.2.4　常用技巧55
第二部分　聚　　类
第4章　聚类58
4.1　应用场景58
4.1.1　语音区分58
4.1.2　新闻分组59
4.1.3　选定销售策略59
4.1.4　交通事件预测59
4.2　聚类技术60
4.2.1　划分聚类61
4.2.2　层次聚类67
4.2.3　基于密度的聚类70
4.2.4　基于网格的聚类72
4.3　多元分析72
4.3.1　主成分分析法73
4.3.2　因子分析83
4.3.3　对比分析83
第5章　离群点挖掘技术85
5.1　应用场景85
5.1.1　异常交通事件检测85
5.1.2　欺诈检测85
5.1.3　入侵检测86
5.1.4　异常气候检测86
5.2　离群点挖掘技术86
5.2.1　基于统计的离群点挖掘技术87
5.2.2　基于邻近度的离群点挖掘技术88
5.2.3　基于密度的离群点挖掘技术89
5.2.4　基于聚类的离群点挖掘技术92
5.2.5　高维数据的离群点检测算法93
第三部分　分　　类
第6章　决策树98
6.1　应用场景98
6.1.1　病情诊断98
6.1.2　信用卡欺诈检测98
6.2　决策树技术99
6.2.1　概述99
6.2.2　技术实现100
6.2.3　多分类决策树104
6.2.4　参考实例106
第7章　基于实例的学习108
7.1　应用场景108
7.1.1　机械装备的总体设计108
7.1.2　对新的法律案件的推理109
7.1.3　规划或调度问题109
7.2　K近邻算法110
7.3　K-D树111
7.3.1　近邻的实现：K-D树111
7.3.2　K-D树的构建112
7.3.3　K-D树的最近邻搜索算法113
第8章　支持向量机115
8.1　应用场景115
8.1.1　病情分类115
8.1.2　动物分类116
8.2　支持向量机技术116
8.2.1　概述116
8.2.2　技术实现118
8.2.3　核函数122
8.2.4　多类分类器124
第9章　贝叶斯学习126
9.1　应用场景126
9.1.1　垃圾邮件过滤126
9.1.2　手写文字识别127
9.1.3　拼写检查128
9.1.4　分词128
9.1.5　语音识别129
9.1.6　股票价格预测129
9.1.7　病情诊断129
9.1.8　选定销售策略130
9.1.9　交通事件预测130
9.2　贝叶斯学习技术131
9.2.1　概述131
9.2.2　技术实现131
9.2.3　参考实例135
第10章　人工神经网络138
10.1　应用场景138
10.1.1　信用卡欺诈检测138
10.1.2　病情诊断139
10.1.3　足球比赛预测139
10.1.4　图像姿势识别139
10.1.5　利用图像识别的自动驾驶140
10.1.6　人脸识别140
10.1.7　语音分类识别141
10.2　人工神经网络技术142
10.2.1　概述142
10.2.2　技术实现142
10.2.3　参考实例145
第11章　遗传算法152
11.1　应用场景152
11.1.1　私人定制的电影152
11.1.2　国际象棋学习153
11.1.3　电路设计154
11.1.4　机器人的模拟控制154
11.1.5　函数设计154
11.1.6　唐诗生成器155
11.1.7　音乐生成器155
11.2　遗传技术155
11.2.1　概述155
11.2.2　技术实现158
11.2.3　参考实例：背包问题166
第四部分　回　　归
第12章　卡尔曼算法170
12.1　应用场景170
12.1.1　股票价格预测170
12.1.2　GPS定位预测171
12.2　卡尔曼技术171
12.2.1　卡尔曼算法定义171
12.2.2　技术实现172
12.2.3　参考实例：GPS定位175
第五部分　应　　用
第13章　推荐系统180
13.1　应用场景181
13.1.1　歌曲推荐181
13.1.2　QQ好友圈子的推荐功能182
13.1.3　今日头条183
13.1.4　淘宝商品推荐184
13.1.5　Netflix电影推荐184
13.1.6　豆瓣FM的推荐185
13.1.7　为用户定制的广告185
13.1.8　苹果APP排名的规则186
13.2　推荐系统技术186
13.2.1　协同过滤187
13.2.2　基于内容的推荐188
13.2.3　推荐系统的缺陷189
13.2.4　潜在因子算法190
13.2.5　参考实例：音乐推荐193
附录A　数据挖掘技术总结197
· · · · · · (收起)