Foundations and Novel Approaches in Data Mining (Studies in Computational Intelligence) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Lin, T. y.; Lin, Tsau Young; Ohsuga, Setsuo

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2005-12

价格:USD 169.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540283157

丛书系列:

图书标签:

Data Mining
Computational Intelligence
Machine Learning
Knowledge Discovery
Data Analysis
Algorithms
Pattern Recognition
Artificial Intelligence
Big Data
Data Science

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具体描述

Data-mining has become a popular research topic in recent years for the treatment of the "data rich and information poor" syndrome. Currently, application oriented engineers are only concerned with their immediate problems, which results in an ad hoc method of problem solving. Researchers, on the other hand, lack an understanding of the practical issues of data-mining for real-world problems and often concentrate on issues that are of no significance to the practitioners. In this volume, we hope to remedy problems by (1) presenting a theoretical foundation of data-mining, and (2) providing important new directions for data-mining research. A set of well respected data mining theoreticians were invited to present their views on the fundamental science of data mining. We have also called on researchers with practical data mining experiences to present new important data-mining topics.

这本书系统地探讨了数据挖掘领域近年来的重要研究方向，并深入分析了计算智能在这一过程中所扮演的角色。它不仅总结了经典的方法论，还介绍了最新的发展趋势和前沿应用，为读者提供了全面而有深度的学习视野。书中对数据挖掘技术的分类进行了详细解析，从传统的统计分析、模式识别到现代的机器学习与深度学习方法，每一部分都充满了严谨的思考和实际案例，使读者能够深入理解这些工具如何在复杂数据环境中发挥作用。内容设计十分贴近实际应用，涵盖了从数据预处理、特征提取到模型评估的各个环节，并特别强调了不同方法之间的异构性及其适用场景。这部分不仅注重理论的完备，更关注实践中的操作步骤和优化策略，为研究者和从业者提供了实用的参考。书中还特别介绍了一些结合人工智能技术的新兴思路，如强化学习在优化数据挖掘流程中的应用，以及自然语言处理如何推动文本挖掘的突破。此外，书中对研究方法论提出了更高标准，着重引导读者掌握批判性思维和创新能力。在讨论案例分析时，作者结合不同行业背景，从金融、医疗、社会科学等多个领域展示了数据挖掘技术的广泛应用价值。通过这些具体实例，读者能够更直观地理解理论与现实之间的桥梁。文章还特别强调了跨学科合作的重要性，指出计算智能不仅是技术工具，更是多学科融合的产物。这种综合视角为研究者提供了全新的思路，使其能从多个维度审视数据挖掘的发展脉络和未来方向。书中对相关文献进行了系统梳理，帮助读者了解当前研究的热点与争议点，为后续深入探讨奠定坚实基础。在结构上，该书采用清晰的递进方式，从基础概念逐步推进到高级技术，并通过图表和具体案例丰富内容，使学习过程更加生动有趣。每一章节都经过精心设计，既注重理论严谨性，又关注实际应用价值。这样的安排不仅便于理解，也提高了读者对复杂数据挖掘课题的把握能力。总体来看，这本书以其系统性、深度和广度，为读者提供了一份全面且权威的参考资料，尤其适合希望深入了解数据挖掘技术及其与计算智能关系的学术研究人员或从业者。在实际应用层面，它为探索创新方法打下了坚实基础，同时也揭示了未来发展的潜力。