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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Berry, Michael W. (EDT)/ Browne, Murray (EDT)

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2006-9

价格:$ 111.00

装帧:HRD

isbn号码:9789812568021

丛书系列:

图书标签:

统计
数据挖掘
机器学习
人工智能
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具体描述

The continual explosion of information technology and the need for better data collection and management methods has made data mining an even more relevant topic of study. Books on data mining tend to be either broad and introductory or focus on some very specific technical aspect of the field. This book is a series of seventeen edited "student-authored lectures" which explore in depth the core of data mining (classification, clustering and association rules) by offering overviews that include both analysis and insight. The initial chapters lay a framework of data mining techniques by explaining some of the basics such as applications of Bayes Theorem, similarity measures, and decision trees. Before focusing on the pillars of classification, clustering, and association rules, this book also considers alternative candidates such as point estimation and genetic algorithms. The book's discussion of classification includes an introduction to decision tree algorithms, rule-based algorithms (a popular alternative to decision trees) and distance-based algorithms. Five of the lecture-chapters are devoted to the concept of clustering or unsupervised classification.

The functionality of hierarchical and partitional clustering algorithms is also covered as well as the efficient and scalable clustering algorithms used in large databases. The concept of association rules in terms of basic algorithms, parallel and distributive algorithms and advanced measures that help determine the value of association rules are discussed. The final chapter discusses algorithms for spatial data mining.

深入解析现代社会的数据洪流：一本面向实践与前沿的指南书名：《数据挖掘的艺术与科学：从基础理论到前沿应用》内容简介：在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心资产。我们身处一个前所未有的数据洪流之中，理解、处理和转化这些海量信息的能力，已不再是少数专家的专属技能，而是所有希望在数字经济中保持竞争力的组织和个人的必备素养。本书《数据挖掘的艺术与科学：从基础理论到前沿应用》并非仅仅是对既有方法的罗列，而是一部旨在提供深刻洞察力、强调实践操作，并全面覆盖数据挖掘领域最新进展的综合性著作。本书的设计理念是架起理论严谨性与工程实用性之间的桥梁。我们深知，脱离了现实世界复杂性与噪声的数据挖掘模型是脆弱且无效的。因此，内容结构严格遵循从数据准备的“脏活累活”到模型部署与解释的完整生命周期。第一部分：奠定坚实的数据基础本卷首先聚焦于数据挖掘的基石——数据的获取、清洗、转换与表示。我们不会止步于传统的描述性统计，而是深入探讨数据质量的量化评估方法，包括缺失值机制的识别（MCAR, MAR, NMAR）及其对后续分析的系统性偏差影响。在数据预处理阶段，本书详尽阐述了高维数据降维技术的精妙权衡。除了经典的主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），我们投入大量篇幅探讨了非线性降维技术，如t-SNE和UMAP在特征空间可视化中的独特优势及其参数敏感性分析。此外，针对文本和时间序列数据的特殊性，本书提供了定制化的特征工程策略，例如，在自然语言处理（NLP）中，如何利用上下文嵌入（如Word2Vec的高级变体）超越传统的TF-IDF范式，实现更细致的语义捕捉。第二部分：核心挖掘算法的深度剖析在掌握了高质量数据输入后，本书将引导读者深入理解驱动现代数据分析的四大核心任务：分类、回归、聚类和关联规则发现。在分类模型方面，我们超越了基础的决策树和朴素贝叶斯。重点剖析了集成学习（Ensemble Methods）的内在机制，不仅仅是随机森林（Random Forest），更侧重于梯度提升框架（Gradient Boosting Machines, GBM）的演进，特别是XGBoost、LightGBM和CatBoost这三大现代引擎的底层差异、并行化策略以及如何通过精细的正则化和树生长策略来应对过拟合问题。在神经网络时代，本书也详细阐述了如何将传统分类器与深度学习结构（如用于处理结构化数据的Wide & Deep模型）相结合。回归分析部分，本书强调了模型可解释性的重要性。除了岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net）对特征选择的贡献外，我们引入了因果推断的概念，探讨了如何利用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等技术，在观察性数据中构建更具因果解释力的预测模型，而非仅仅揭示相关性。聚类分析部分，我们着重区分了基于密度的聚类（如DBSCAN及其变体HDBSCAN）和基于模型的聚类（如GMM）。特别是，针对大规模数据场景，本书详细分析了流式聚类算法（Stream Clustering）的挑战与解决方案，如CluStream和DenStream，这对于实时数据流处理至关重要。第三部分：前沿领域与深度学习的融合本书的第三部分是面向未来的展望，聚焦于数据挖掘与人工智能前沿技术的交叉领域。深度学习在数据挖掘中的应用被全面覆盖。针对图像和视频数据，我们不仅讨论了卷积神经网络（CNN）在特征提取中的作用，更深入探究了迁移学习（Transfer Learning）的实际操作流程，例如如何有效地微调预训练的视觉模型（如ResNet系列）以解决小样本分类问题。在序列数据（如时间序列和文本）的处理上，循环神经网络（RNN）的局限性及其被Transformer架构取代的过程被清晰阐述，重点分析了自注意力机制（Self-Attention）如何彻底改变了序列建模的范式。此外，本书对图数据挖掘（Graph Mining）的讨论也极具前瞻性。我们详细介绍了图神经网络（GNNs），包括图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT），阐释了它们如何有效地在社交网络、知识图谱和分子结构等非欧几里得数据上进行节点分类、链接预测和图的表示学习。第四部分：模型的评估、部署与伦理考量数据挖掘的价值体现在其部署和持续监控上。本书的最后一部分，强调了模型验证的严谨性。我们超越了简单的准确率（Accuracy）指标，深入探讨了F1分数、ROC-AUC、PR曲线在不同业务场景下的适用性。特别地，本书引入了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的基础知识，教育读者如何构建更具鲁棒性的模型。最后，也是至关重要的一点，本书用相当的篇幅讨论了数据挖掘的伦理和社会影响。我们探讨了模型的可解释性（Explainable AI, XAI）技术，如SHAP值和LIME，以确保决策过程的透明度。同时，对算法偏见（Algorithmic Bias）的识别、量化和缓解策略进行了详细的讨论，强调了在设计和部署任何数据挖掘系统时，必须承担的社会责任。本书旨在成为数据科学家、机器学习工程师、高级数据分析师以及相关领域研究人员的权威参考书，它不仅传授“如何做”，更引导读者理解“为何如此做”，从而在复杂多变的数字世界中驾驭数据，创造真正有价值的洞察。