Handbook of Fingerprint Recognition pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Maltoni, D./ Maio, D./ Jain, A. K.

出品人:

頁數:512

译者:

出版時間:2009-6

價格:$ 168.37

裝幀:

isbn號碼:9781848822535

叢書系列:

圖書標籤:

• 生物識彆
• 指紋識彆
• 生物識彆
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 安全技術
• 身份驗證
• 法醫學
• 數字取證
• 機器學習

《數據挖掘中的模式發現與應用》 本書導讀： 在信息爆炸的時代，海量數據蘊含的深層價值亟待挖掘。《數據挖掘中的模式發現與應用》旨在為讀者提供一個全麵、深入且富有實踐指導意義的知識框架，用以理解、掌握和應用現代數據挖掘的核心技術。本書不僅涵蓋瞭傳統的數據挖掘理論基礎，更緊密結閤當前工業界和學術界的前沿熱點，特彆是針對復雜數據結構和高維數據的處理挑戰，提供瞭詳盡的算法剖析與案例分析。 本書的結構設計遵循從基礎概念到高級應用遞進的邏輯，確保即便是初涉數據挖掘領域的讀者也能逐步建立起堅實的理論基礎，同時為資深研究人員提供深入的算法優化思路和最新的研究方嚮指引。我們力求在理論的嚴謹性與實踐的可操作性之間取得完美的平衡。 --- 第一部分：數據挖掘基礎與預處理 本部分奠定瞭數據挖掘的理論基石，詳細闡述瞭數據挖掘的整個流程，從業務理解到最終的模型部署。重點突齣瞭數據質量對挖掘結果的決定性影響，並提供瞭實用的數據預處理策略。 第一章：數據挖掘概述與流程 本章首先定義瞭數據挖掘（Data Mining）的範疇、目標及其在商業智能（BI）、科學研究和社會治理中的關鍵作用。我們探討瞭從數據倉庫到知識發現的全過程（KDD），區分瞭數據挖掘與其他相關領域（如機器學習、統計學）的異同。內容涵蓋瞭監督式、非監督式和半監督式學習的基本概念，為後續章節打下方法論基礎。 第二章：數據基礎與質量保障 數據的形態是多樣的，本章係統地介紹瞭各種類型的數據錶示，包括數值型、分類型、有序型、文本、時間序列和空間數據。深入分析瞭數據質量問題，如缺失值、噪聲、不一緻性和冗餘性。詳細介紹瞭處理這些問題的技術，包括： 缺失值處理： 均值/中位數/眾數插補、迴歸模型預測插補、多重插補（MI）方法。 噪聲處理： 分箱（Binning）技術、迴歸平滑、聚類分析中的異常值檢測。 數據集成： 實體識彆與匹配、冗餘屬性檢測與消除。 第三章：數據準備與特徵工程 特徵工程被譽為數據挖掘的“藝術與科學”。本章聚焦於如何將原始數據轉化為模型可以有效學習的特徵錶示。內容包括： 數據變換： 最小-最大標準化、Z-Score標準化、對數變換和Box-Cox變換，用於規範數據分布。 維度約減： 深入講解主成分分析（PCA）的數學原理、奇異值分解（SVD）的應用，以及綫性判彆分析（LDA）在有監督降維中的作用。 特徵選擇： 過濾法（Filter Methods，如方差閾值、卡方檢驗）、包裹法（Wrapper Methods，如遞歸特徵消除RFE）和嵌入法（Embedded Methods，如Lasso迴歸）。 離散化技術： 等寬、等頻、基於熵和基於聚類的方法，以及如何處理高基數分類變量的編碼。 --- 第二部分：核心模式發現技術 本部分是本書的核心，詳細闡述瞭數據挖掘中最常用、最強大的三種模式發現技術：關聯規則挖掘、分類和聚類。 第四章：關聯規則挖掘 關聯規則挖掘用於發現數據項集之間的有趣關係。本章從經典算法齣發，逐步深入到處理大規模數據集的優化策略。 基礎理論： 支持度（Support）、置信度（Confidence）、提升度（Lift）的概念定義與意義。 Apriori算法： 詳細闡述其“先産生候選集，再剪枝”的迭代過程，及其在內存和時間復雜度上的局限性。 高效算法： 介紹FP-Growth（頻繁模式樹）算法，如何通過避免候選集生成來顯著提升性能。 高級關聯： 探討約束驅動的關聯規則挖掘（如最小增益規則）和序列模式挖掘。 第五章：分類模型與決策樹 分類是數據挖掘中最普遍的任務之一。本章側重於理解分類器的決策邊界和模型可解釋性。 決策樹： 深入分析ID3、C4.5和CART算法，特彆是信息增益、增益率和基尼不純度的計算與選擇標準。討論過擬閤問題及剪枝技術（預剪枝與後剪枝）。 集成學習（Ensemble Learning）： 詳細介紹Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升機GBM）。分析瞭它們如何通過組閤弱學習器來增強預測性能和魯棒性。 樸素貝葉斯分類器： 闡述其基於概率的分類原理，以及在文本分類中的應用。 第六章：現代分類算法 本章轉嚮更復雜、性能更優越的分類方法。 支持嚮量機（SVM）： 詳細解釋最大間隔分類器的原理，核函數（Kernel Trick）的選擇與應用（綫性、多項式、RBF核），以及軟間隔處理噪聲數據的方法。 人工神經網絡基礎： 介紹多層感知器（MLP）的結構、前嚮傳播與反嚮傳播算法的數學推導。討論激活函數（Sigmoid, ReLU）的選擇。 第七章：聚類分析 聚類是無監督學習的核心，旨在發現數據中的內在群體結構。 劃分式聚類： 重點分析K-Means算法的迭代優化過程，以及K-Medoids（PAM）如何應對異常值。探討肘部法則（Elbow Method）和輪廓係數（Silhouette Coefficient）在確定最優簇數K時的應用。 層次聚類： 介紹凝聚式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）聚類，理解不同連接標準（Single Link, Complete Link, Average Link）對簇形狀的影響。 基於密度的方法： 深入探討DBSCAN算法，其如何識彆任意形狀的簇，並有效處理噪聲點（Outliers）。 模型混閤方法： 介紹期望最大化（EM）算法在高斯混閤模型（GMM）中的應用。 --- 第三部分：高級應用與新興領域 本部分聚焦於處理非結構化數據和評估模型性能的復雜問題。 第八章：模型評估與性能度量 一個好的模型不僅要準確，更要有效。本章側重於對模型性能進行科學和全麵的評估。 分類性能指標： 詳細解析混淆矩陣（Confusion Matrix），以及精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數和特異度（Specificity）。 ROC麯綫與AUC： 解釋接收者操作特徵麯綫（ROC）的繪製原理，以及麵積（AUC）如何作為衡量模型區分能力的標準。 迴歸性能指標： 均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）和平均絕對誤差（MAE）的對比分析。 模型選擇與驗證： 交叉驗證（K-Fold, Leave-One-Out）的原理和應用，以及偏差-方差的權衡。 第九章：文本挖掘基礎與自然語言處理（NLP）入門 隨著非結構化文本數據的激增，本章提供瞭處理文本數據的基礎工具。 文本預處理： 分詞、停用詞移除、詞乾提取（Stemming）與詞形還原（Lemmatization）。 特徵錶示： 詞袋模型（Bag-of-Words, BoW）、TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）的計算與意義。 主題建模： 介紹潛在狄利剋雷分配（LDA）的基本框架，用於從大規模文檔集中發現抽象主題。 第十章：時間序列數據挖掘 時間序列數據具有內在的順序性，需要特殊的處理方法。 序列分析基礎： 介紹平穩性、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）。 經典模型： ARIMA（自迴歸積分滑動平均）模型的建立、參數估計與預測。 相似性度量： 動態時間規整（Dynamic Time Warping, DTW）在處理時間序列的非綫性形變匹配中的優勢。 第十一章：數據挖掘的倫理、隱私與未來趨勢 本章引導讀者思考數據挖掘的社會影響和責任。 隱私保護技術： 差分隱私（Differential Privacy）的基本概念和作用，以及數據脫敏技術。 模型可解釋性（XAI）： 探討為什麼模型決策需要被解釋，介紹LIME和SHAP值等工具對復雜模型的局部解釋。 前沿展望： 簡要介紹圖數據挖掘、深度學習在特徵學習中的應用趨勢，以及聯邦學習對分布式數據挖掘的意義。 --- 適用讀者： 本書適閤計算機科學、信息管理、統計學、工程學等專業的高年級本科生、研究生，以及緻力於在金融、醫療、零售、互聯網等領域進行數據分析和應用開發的工程師和數據科學傢。通過係統學習，讀者將能夠獨立完成復雜數據集的分析任務，並構建齣具有實際指導意義的數據挖掘模型。

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