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出版者:

作者:王昊

出品人:

页数:351

译者:

出版时间:2010-5

价格:46.00元

装帧:

isbn号码:9787305069840

丛书系列:

图书标签:

• 信息资源
• 网络模型
• 数据管理
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• 语义网
• Web技术
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• 信息科学
• 应用开发

图书简介：《数据挖掘与知识发现：原理、技术与实践》 面向对象的读者群体： 本书旨在为对数据挖掘和知识发现领域有浓厚兴趣的研究人员、高校师生、数据分析师、软件工程师以及需要深入理解数据背后隐藏价值的企业决策者提供一套系统、全面且深入的理论与实践指南。无论您是初学者还是希望拓宽知识边界的专业人士，本书都将是您探索数据奥秘的有力工具。 本书的核心价值与定位： 在当今大数据驱动的时代，如何有效地从海量、复杂、多源异构的数据中提取出有价值的知识和洞察，已成为信息科学、商业智能乃至社会科学等众多领域的核心竞争力。本书正是在此背景下，精心构建了一套涵盖数据挖掘理论基石、核心算法、前沿技术及实际应用案例的完整知识体系。 本书并非简单地罗列算法，而是力求打通理论与实践之间的鸿沟。我们着重于解释“为什么”某种方法有效，以及在“何种场景下”最适用，强调模型选择的合理性、算法实现的效率和结果解释的可靠性。 第一部分：数据挖掘的基石与预处理 (Foundation and Preprocessing) 本部分首先为读者奠定坚实的数据科学基础。我们将从数据的本质、信息论基础以及知识的形态等哲学层面切入，阐明数据挖掘的科学内涵。 数据质量与清洗： 详细探讨数据不一致性、缺失值处理（如均值填充、回归插补、多重插补）的优缺点。重点分析噪声的来源、异常值（Outliers）的识别技术（基于距离、密度和模型的方法），并介绍如何量化和改善数据质量。 特征工程的艺术与科学： 深入讲解特征选择（Filter, Wrapper, Embedded方法）和特征抽取（PCA、LDA、t-SNE等降维技术）的数学原理和实际操作。特别关注高维稀疏数据的处理策略和时间序列特征的构造方法。 数据变换与标准化： 对数变换、Box-Cox变换等如何影响模型性能的讨论，以及各种规范化和归一化方法对迭代算法收敛速度的影响。 第二部分：核心挖掘技术与模型构建 (Core Mining Techniques and Model Building) 这是本书的主体部分，系统介绍了数据挖掘的四大经典任务及其主流算法。 A. 关联规则挖掘 (Association Rule Mining): 从Apriori算法的反向迭代机制到FP-Growth算法的树形结构优化，深入剖析如何高效发现数据项之间的潜在联系。 引入对约束性关联规则挖掘和序列模式挖掘的探讨，以满足更复杂的业务需求。 B. 分类技术 (Classification): 概率模型基础： 详述朴素贝叶斯分类器及其在大规模文本分类中的应用局限性。 基于树的模型： 深度解析ID3、C4.5、CART算法的决策过程，并重点介绍随机森林（Random Forest）如何通过集成学习有效降低方差，以及梯度提升树（GBDT/XGBoost/LightGBM）在工业界取得巨大成功的内在机制和参数调优哲学。 支持向量机（SVM）： 从最大间隔超平面到核函数的映射机制，解释SVM在高维空间中的强大分类能力。 C. 聚类分析 (Clustering): 划分式聚类： 详细推导K-Means算法的迭代公式，并分析其对初始点敏感性的解决方案。 层次化聚类： 比较凝聚（Agglomerative）和分裂（Divisive）方法的优劣，以及链接标准（Single, Complete, Average）对簇形态的影响。 基于密度的聚类： 深入讲解DBSCAN如何有效地识别任意形状的簇，并处理噪声点，这是传统基于距离方法难以企及之处。 D. 异常检测 (Anomaly Detection): 超越传统统计学方法，介绍单类SVM (One-Class SVM) 和隔离森林 (Isolation Forest) 在识别非平衡数据集中的罕见事件的有效性。 第三部分：进阶主题与前沿探索 (Advanced Topics and Frontier Exploration) 本部分聚焦于数据挖掘领域不断演进的方向，帮助读者把握技术前沿。 文本挖掘与自然语言处理基础： 介绍词袋模型、TF-IDF的局限性，过渡到基于词嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe） 的语义表示方法，为信息抽取和情感分析打下基础。 网络与图数据挖掘： 探讨如何处理社交网络、引文网络等复杂关系数据。重点介绍PageRank算法的核心思想、社区发现（如Louvain方法）的基本原理。 时空数据挖掘： 针对移动轨迹、传感器数据等，分析如何挖掘时间序列中的趋势、周期性和空间热点。 可解释性人工智能 (XAI) 在数据挖掘中的应用： 随着模型复杂度的增加，解释模型决策变得至关重要。本书将介绍LIME和SHAP等局部和全局解释技术，帮助用户理解“黑箱”模型的内在逻辑。 第四部分：实践与部署 (Practice and Deployment) 理论知识必须通过实践来固化。本部分将结合实际案例，指导读者如何将理论转化为生产力。 评估与验证： 深入探讨交叉验证、自助法等模型评估策略，并细致区分Precision, Recall, F1-Score, ROC/AUC在不同业务场景下的侧重，确保评估指标的选择真正服务于业务目标。 模型选择与优化： 讲解超参数调优的系统方法，如网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）。 工具链介绍： 虽不限于特定编程语言，但会以主流的数据分析环境（如Python生态下的Scikit-learn, Pandas, Numpy）为例，提供关键算法的实现逻辑和性能对比，确保读者具备即学即用的能力。 本书的独特视角： 本书最大的特点在于强调领域知识的融入。我们认为，优秀的数据挖掘不仅仅是算法的堆砌，而是将算法的洞察力与特定行业的深度理解相结合。因此，在讲解每个模型时，我们都会穿插讨论在金融风控、医疗诊断、零售推荐等领域的具体应用哲学，确保读者掌握的不仅是技术，更是解决实际问题的思维框架。 通过对《数据挖掘与知识发现：原理、技术与实践》的学习，读者将能够系统地构建从原始数据到可执行知识的完整链条，自信地驾驭复杂的数据集，并在信息爆炸的时代，真正捕获到数据中蕴含的商业价值与科学规律。

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