Advances in Knowledge Discovery and Data Mining知識發現與數據挖掘進展/會議錄 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Cheung, David 編

出品人:

頁數:864

译者:

出版時間:2005-8

價格:971.80元

裝幀:

isbn號碼:9783540260769

叢書系列:

圖書標籤:

• 知識發現
• 數據挖掘
• 機器學習
• 人工智能
• 數據分析
• 算法
• 數據庫
• 信息檢索
• 模式識彆
• 大數據

《智能決策係統：方法、理論與應用》 內容簡介 在信息爆炸的時代，如何從海量數據中提取有價值的洞察，並將其轉化為切實可行的決策，已成為推動社會進步和商業發展的核心驅動力。傳統的決策方法往往難以應對數據復雜性、動態性和不確定性帶來的挑戰。《智能決策係統：方法、理論與應用》一書深入探討瞭構建和運用智能決策係統的方方麵麵，為讀者提供瞭理解、設計和實現高級決策解決方案的全麵視角。本書旨在揭示當前智能決策領域的最新理論突破、前沿方法論以及在不同行業中的創新應用，為研究人員、工程師、數據科學傢以及對智能係統感興趣的各界人士提供一本權威且實用的參考。 本書首先從智能決策係統的理論基礎齣發，闡述瞭其核心概念、關鍵組成部分以及與相關學科（如人工智能、機器學習、運籌學、認知科學等）的聯係。我們詳細介紹瞭決策的本質，從經典的理性決策模型到現代的概率性、啓發式和基於學習的決策框架。書中深入分析瞭不確定性對決策的影響，並探討瞭如何利用概率模型、模糊邏輯和證據理論等工具來量化和管理不確定性，從而做齣更為穩健的決策。此外，我們還審視瞭決策主體（個體、群體、組織）的認知過程，以及如何將認知偏差、啓發式思考和情感因素納入決策模型，以更真實地反映人類決策行為，並設計齣更符閤實際需求的智能係統。 接著，本書將重點放在智能決策係統的核心方法論上。這一部分內容涵蓋瞭構建智能決策係統所必需的各種技術和算法。我們詳細介紹瞭機器學習在決策中的應用，包括監督學習（如分類、迴歸）、無監督學習（如聚類、降維）和強化學習。對於監督學習，書中不僅講解瞭綫性模型、決策樹、支持嚮量機、神經網絡等經典算法，還深入探討瞭深度學習在特徵提取和模式識彆方麵的強大能力，以及如何將這些能力轉化為預測和分類決策。對於無監督學習，我們展示瞭如何利用聚類和關聯規則挖掘來發現隱藏的數據結構，從而輔助決策製定。特彆地，強化學習的章節詳細闡述瞭如何通過智能體與環境的交互學習最優策略，這在需要動態、序貫決策的任務中（如自動駕駛、資源分配、遊戲AI）展現齣巨大的潛力。 本書的另一重要組成部分是數據挖掘與知識發現的先進技術。在信息時代，有效的數據挖掘是智能決策的前提。我們深入探討瞭各種數據預處理技術，包括數據清洗、集成、轉換和降約，強調瞭數據質量對決策準確性的關鍵影響。然後，我們詳細介紹瞭各類數據挖掘算法，包括關聯規則挖掘、序列模式挖掘、異常檢測、聚類分析和分類迴歸算法。書中不僅講解瞭Apriori、FP-growth等經典關聯規則算法，還介紹瞭更高效、可擴展的算法。對於異常檢測，我們涵蓋瞭統計方法、基於密度的方法和基於模型的方法，並討論瞭其在欺詐檢測、工業故障診斷等領域的應用。此外，我們還特彆關注瞭復雜數據類型的挖掘，如文本數據（情感分析、主題模型）、圖數據（社交網絡分析、圖神經網絡）和時間序列數據（趨勢分析、預測模型），並展示瞭如何從中提取決策相關的知識。 本書的第三大部分聚焦於智能決策係統的設計與實現。這部分內容將理論與實踐相結閤，為讀者提供瞭構建完整智能決策係統的指導。我們詳細闡述瞭特徵工程的重要性，包括特徵選擇、特徵提取和特徵構建，以及如何根據具體決策問題設計有效的特徵。在模型選擇與評估方麵，書中不僅介紹瞭各種評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等），還探討瞭交叉驗證、模型集成（如Bagging、Boosting、Stacking）等技術，以提高模型的泛化能力和魯棒性。模型可解釋性是智能決策係統越來越受關注的焦點，本書對此進行瞭專門的討論，介紹瞭LIME、SHAP等模型解釋方法，以及如何通過可視化和規則提取來理解模型的決策邏輯，這對於建立用戶信任和滿足閤規性要求至關重要。此外，我們還探討瞭實時決策係統的設計挑戰，包括數據流處理、低延遲模型推理和動態更新機製。 本書的最後一個重要部分是智能決策係統的應用領域。為瞭充分展示智能決策係統的價值，我們精心選取瞭多個具有代錶性的應用案例，深入剖析瞭其在不同行業中的實際落地情況。在商業與金融領域，本書展示瞭如何利用智能決策係統進行客戶關係管理（個性化推薦、客戶流失預測）、風險評估（信用評分、欺詐檢測）、市場預測和交易策略優化。在醫療健康領域，我們探討瞭智能決策在疾病診斷輔助、藥物研發、個性化治療方案製定、醫療資源調度等方麵的應用，以及如何利用醫學影像分析和電子病曆數據來提升醫療服務水平。在交通與物流領域，書中介紹瞭智能決策在路綫優化、交通流量預測、倉儲管理、無人駕駛調度等方麵的創新實踐。在智能製造領域，我們探討瞭如何利用預測性維護、質量控製、生産流程優化等技術來提升生産效率和産品質量。此外，本書還涵蓋瞭智慧城市、環境保護、科學研究等多個新興領域的應用，展現瞭智能決策係統作為一種通用技術，其廣闊的應用前景。 《智能決策係統：方法、理論與應用》一書不僅是一份技術指南，更是一次深入的思維探索。它鼓勵讀者超越傳統的工具和方法，積極擁抱數據驅動的智能決策新範式。本書的特點在於其內容的係統性、前沿性與實踐性。我們力求在理論深度與實際應用之間找到平衡，使讀者既能理解智能決策背後的深邃原理，又能掌握實現這些原理的技術手段。書中穿插瞭大量理論闡述、算法解析、案例分析和圖錶插圖，力求清晰易懂，循序漸進。我們還關注瞭倫理與社會影響，討論瞭在設計和應用智能決策係統時可能遇到的偏見、公平性、隱私保護等問題，並提齣瞭相應的應對策略，以期推動負責任的智能決策發展。 總而言之，《智能決策係統：方法、理論與應用》是一本全麵、深入且極具價值的著作。它不僅為希望掌握智能決策技術的專業人士提供瞭堅實的理論基礎和實用的操作指南，也為那些緻力於利用數據力量解決復雜問題的研究者和實踐者提供瞭豐富的靈感和深刻的啓示。本書的齣版，將有力地推動智能決策研究的進步，並加速其在各行各業的廣泛應用，最終為構建更智能、更高效、更可持續的未來貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆