Advances in Knowledge Discovery and Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The MIT Press

作者:Usama M. Fayyad

出品人:

页数:625

译者:

出版时间:1996-02-01

价格:USD 62.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780262560979

丛书系列:

图书标签:

• 知识发现
• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• 数据分析
• 算法
• 数据库
• 模式识别
• 大数据
• 信息检索

探寻数据之海的宝藏：理解、挖掘与应用 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量的数据所包围。从社交媒体上的用户互动，到科学实验产生的海量观测值，再到商业交易中的每一次记录，数据正以前所未有的速度增长和演变。这些看似杂乱无章的数字和文本背后，隐藏着深刻的洞察、隐藏的模式和潜在的价值。如何从这片广阔的数据之海中提取出有意义的知识，并将其转化为驱动创新和决策的强大力量，是当今社会面临的关键挑战。 本书将带领您踏上一段激动人心的知识发现之旅，深入探讨从海量数据中挖掘宝贵信息的核心理念、前沿技术和实际应用。我们不仅仅关注“如何做”，更深入剖析“为何这样做”，旨在帮助读者建立起对数据挖掘和知识发现的全面而深刻的理解。 第一部分：数据的本质与挑战 我们将从数据本身出发，揭示其多样化的形式和内在的复杂性。从结构化数据（如关系型数据库中的表格），到半结构化数据（如XML、JSON），再到非结构化数据（如文本、图像、音频和视频），每一种数据类型都带来了独特的挑战和机遇。本书将深入探讨数据预处理的关键环节，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据集成以及数据转换。您将了解到，高质量的数据是成功数据挖掘的基石，而有效的预处理技术能够极大地提升后续分析的准确性和效率。 此外，我们还将审视数据挖掘过程中可能遇到的各种挑战，例如维度灾难、数据稀疏性、噪声干扰以及隐私保护等问题。理解这些挑战并掌握相应的应对策略，是成为一名优秀数据科学家必不可少的一步。 第二部分：知识发现的核心技术 本部分将是本书的重点，我们将系统地介绍一系列旨在从数据中发现知识的核心技术。 关联规则挖掘： 您将学习如何发现数据项之间的有趣关系，例如“购买了尿布的顾客往往也会购买啤酒”。我们将深入探讨Apriori、FP-Growth等经典的关联规则算法，以及如何评估和优化挖掘出的规则，使其更具实际意义。 分类与预测： 分类技术旨在将数据划分到预定义的类别中，而预测则是估计未来数值。我们将详细介绍多种强大的分类器，包括决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归、朴素贝叶斯以及基于集成学习的方法（如随机森林和梯度提升）。对于预测任务，我们将探讨线性回归、多项式回归等回归模型。您还将了解如何评估模型的性能，并进行模型选择和调优。 聚类分析： 聚类技术的目标是将相似的数据点分组，而无需预先知道类别信息。我们将探索K-Means、层次聚类、DBSCAN等经典的聚类算法，并学习如何选择合适的聚类数量以及如何评估聚类结果。我们将看到聚类如何帮助我们发现隐藏的数据结构和模式。 异常检测（离群点检测）： 识别与大多数数据显著不同的数据点，在欺诈检测、网络安全、故障诊断等领域至关重要。我们将学习基于统计、基于距离、基于密度和基于模型的方法来检测异常。 序列模式挖掘： 关注数据项出现的顺序，发现具有时间或顺序性的模式。这在用户行为分析、基因序列分析等领域有着广泛应用。 文本挖掘： 针对海量文本数据，我们将介绍如何提取关键词、主题模型（如LDA）、情感分析、文本分类以及信息检索技术。 图挖掘： 探索网络结构中的模式，如社交网络分析、链接预测和社群发现。 第三部分：高级主题与前沿进展 为了使读者能够跟上数据挖掘领域的最新发展，本部分将涵盖一些高级主题和新兴技术。 集成学习： 结合多个模型的预测能力，通常能获得比单一模型更优越的性能。我们将深入探讨Bagging、Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）和Stacking等技术。 深度学习在数据挖掘中的应用： 介绍如何利用神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），来处理图像、文本和序列数据，并解决复杂的挖掘任务。 大数据处理与分布式计算： 随着数据规模的爆炸式增长，如何在分布式环境下高效地进行数据挖掘成为一个重要课题。我们将介绍MapReduce、Spark等技术，以及如何利用这些框架进行大规模数据挖掘。 可解释性AI（XAI）与模型公平性： 随着AI模型越来越复杂，理解模型的决策过程以及确保模型的公平性变得尤为重要。我们将探讨如何提高模型的可解释性，并处理数据和模型中的偏见问题。 实时数据挖掘与流数据分析： 针对持续产生的数据流，如物联网传感器数据，我们将介绍如何进行实时的数据挖掘和模式识别。 第四部分：实际应用与案例分析 知识发现和数据挖掘并非纸上谈兵，它们在各行各业都有着广泛而深远的实际应用。本部分将通过丰富的案例研究，展示这些技术如何解决现实世界中的问题。 商业智能与市场营销： 客户细分、产品推荐、销售预测、欺诈检测。 金融服务： 信用评分、风险管理、算法交易。 医疗保健： 疾病预测、药物研发、个性化医疗。 科学研究： 天文学数据分析、基因组学研究、气候变化建模。 社交媒体分析： 用户行为分析、舆情监控、内容推荐。 推荐系统： 提升用户体验，增加用户粘性。 通过对这些案例的深入分析，您将能够更清晰地理解数据挖掘的价值，并激发您在自己感兴趣的领域应用这些技术。 本书旨在为初学者和有经验的从业者提供一个坚实的基础和全面的视角，帮助您掌握从数据中提取知识的艺术和科学。无论您是学生、研究人员、数据科学家还是商业决策者，相信您都能在这段知识探索之旅中获益匪浅，掌握驾驭数据、创造价值的关键能力。

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