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知识发现
    
史忠植著  
清华大学出版社  
Knowledge Discovery

 

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。

全书共分十四章。第一章是绪论,介绍知识发现的重要概念和任务。第二章讨论决策树,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,第三章将对重要的关联规则挖掘算法进行讨论。第四章讨论范例推理,它是一种有效的实用技术。第五章探讨模糊聚类法。第六章讨论粗糙集。第七章是 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。 第八章探讨支持向量机,它在近几年知识发现研究中是极其活跃的研究课题。第九章讨论 隐马尔科夫模型。第十章是神经网络,书中着重介绍几种实用的算法。第十一章讨论 进化和遗传算法。第十二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。第十三章关于Web 知识发现。第十四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。

  • 《知识发现》勘误表
         为了改正《知识发现》一书中的错误, 在此刊登《知识发现》一书勘误表。作者感谢广大读者对该书的关心和帮助, 诚恳欢迎批评指正,以便该书再版时订正。联系地址:shizz@ics.ict.ac.cn. 请下载
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