Advances in Knowledge Discovery and Data Mining知识发现与数据挖掘进展/会议录 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Cheung, David 编

出品人:

页数:864

译者:

出版时间:2005-8

价格:971.80元

装帧:

isbn号码:9783540260769

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
• 信息检索
• 模式识别
• 大数据

《智能决策系统：方法、理论与应用》 内容简介 在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提取有价值的洞察，并将其转化为切实可行的决策，已成为推动社会进步和商业发展的核心驱动力。传统的决策方法往往难以应对数据复杂性、动态性和不确定性带来的挑战。《智能决策系统：方法、理论与应用》一书深入探讨了构建和运用智能决策系统的方方面面，为读者提供了理解、设计和实现高级决策解决方案的全面视角。本书旨在揭示当前智能决策领域的最新理论突破、前沿方法论以及在不同行业中的创新应用，为研究人员、工程师、数据科学家以及对智能系统感兴趣的各界人士提供一本权威且实用的参考。 本书首先从智能决策系统的理论基础出发，阐述了其核心概念、关键组成部分以及与相关学科（如人工智能、机器学习、运筹学、认知科学等）的联系。我们详细介绍了决策的本质，从经典的理性决策模型到现代的概率性、启发式和基于学习的决策框架。书中深入分析了不确定性对决策的影响，并探讨了如何利用概率模型、模糊逻辑和证据理论等工具来量化和管理不确定性，从而做出更为稳健的决策。此外，我们还审视了决策主体（个体、群体、组织）的认知过程，以及如何将认知偏差、启发式思考和情感因素纳入决策模型，以更真实地反映人类决策行为，并设计出更符合实际需求的智能系统。 接着，本书将重点放在智能决策系统的核心方法论上。这一部分内容涵盖了构建智能决策系统所必需的各种技术和算法。我们详细介绍了机器学习在决策中的应用，包括监督学习（如分类、回归）、无监督学习（如聚类、降维）和强化学习。对于监督学习，书中不仅讲解了线性模型、决策树、支持向量机、神经网络等经典算法，还深入探讨了深度学习在特征提取和模式识别方面的强大能力，以及如何将这些能力转化为预测和分类决策。对于无监督学习，我们展示了如何利用聚类和关联规则挖掘来发现隐藏的数据结构，从而辅助决策制定。特别地，强化学习的章节详细阐述了如何通过智能体与环境的交互学习最优策略，这在需要动态、序贯决策的任务中（如自动驾驶、资源分配、游戏AI）展现出巨大的潜力。 本书的另一重要组成部分是数据挖掘与知识发现的先进技术。在信息时代，有效的数据挖掘是智能决策的前提。我们深入探讨了各种数据预处理技术，包括数据清洗、集成、转换和降约，强调了数据质量对决策准确性的关键影响。然后，我们详细介绍了各类数据挖掘算法，包括关联规则挖掘、序列模式挖掘、异常检测、聚类分析和分类回归算法。书中不仅讲解了Apriori、FP-growth等经典关联规则算法，还介绍了更高效、可扩展的算法。对于异常检测，我们涵盖了统计方法、基于密度的方法和基于模型的方法，并讨论了其在欺诈检测、工业故障诊断等领域的应用。此外，我们还特别关注了复杂数据类型的挖掘，如文本数据（情感分析、主题模型）、图数据（社交网络分析、图神经网络）和时间序列数据（趋势分析、预测模型），并展示了如何从中提取决策相关的知识。 本书的第三大部分聚焦于智能决策系统的设计与实现。这部分内容将理论与实践相结合，为读者提供了构建完整智能决策系统的指导。我们详细阐述了特征工程的重要性，包括特征选择、特征提取和特征构建，以及如何根据具体决策问题设计有效的特征。在模型选择与评估方面，书中不仅介绍了各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等），还探讨了交叉验证、模型集成（如Bagging、Boosting、Stacking）等技术，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。模型可解释性是智能决策系统越来越受关注的焦点，本书对此进行了专门的讨论，介绍了LIME、SHAP等模型解释方法，以及如何通过可视化和规则提取来理解模型的决策逻辑，这对于建立用户信任和满足合规性要求至关重要。此外，我们还探讨了实时决策系统的设计挑战，包括数据流处理、低延迟模型推理和动态更新机制。 本书的最后一个重要部分是智能决策系统的应用领域。为了充分展示智能决策系统的价值，我们精心选取了多个具有代表性的应用案例，深入剖析了其在不同行业中的实际落地情况。在商业与金融领域，本书展示了如何利用智能决策系统进行客户关系管理（个性化推荐、客户流失预测）、风险评估（信用评分、欺诈检测）、市场预测和交易策略优化。在医疗健康领域，我们探讨了智能决策在疾病诊断辅助、药物研发、个性化治疗方案制定、医疗资源调度等方面的应用，以及如何利用医学影像分析和电子病历数据来提升医疗服务水平。在交通与物流领域，书中介绍了智能决策在路线优化、交通流量预测、仓储管理、无人驾驶调度等方面的创新实践。在智能制造领域，我们探讨了如何利用预测性维护、质量控制、生产流程优化等技术来提升生产效率和产品质量。此外，本书还涵盖了智慧城市、环境保护、科学研究等多个新兴领域的应用，展现了智能决策系统作为一种通用技术，其广阔的应用前景。 《智能决策系统：方法、理论与应用》一书不仅是一份技术指南，更是一次深入的思维探索。它鼓励读者超越传统的工具和方法，积极拥抱数据驱动的智能决策新范式。本书的特点在于其内容的系统性、前沿性与实践性。我们力求在理论深度与实际应用之间找到平衡，使读者既能理解智能决策背后的深邃原理，又能掌握实现这些原理的技术手段。书中穿插了大量理论阐述、算法解析、案例分析和图表插图，力求清晰易懂，循序渐进。我们还关注了伦理与社会影响，讨论了在设计和应用智能决策系统时可能遇到的偏见、公平性、隐私保护等问题，并提出了相应的应对策略，以期推动负责任的智能决策发展。 总而言之，《智能决策系统：方法、理论与应用》是一本全面、深入且极具价值的著作。它不仅为希望掌握智能决策技术的专业人士提供了坚实的理论基础和实用的操作指南，也为那些致力于利用数据力量解决复杂问题的研究者和实践者提供了丰富的灵感和深刻的启示。本书的出版，将有力地推动智能决策研究的进步，并加速其在各行各业的广泛应用，最终为构建更智能、更高效、更可持续的未来贡献力量。

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