数据挖掘技术及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海交通大学出版社

作者:杨杰

出品人:

页数:263

译者:

出版时间:2011-1

价格:98.00元

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isbn号码:9787313066107

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深度学习在复杂系统建模与优化中的前沿进展 图书简介 本书旨在深入探讨当前人工智能领域最前沿、最具挑战性的研究方向之一：深度学习技术在复杂系统建模、分析与优化中的最新突破与应用实践。本书并非聚焦于传统的数据挖掘技术，而是将视角投向那些由海量、高维、非线性数据驱动的复杂系统，如能源电网的动态平衡、城市交通流的实时调度、生物医学信号的精准解析，以及金融市场的风险传导机制等。 第一部分：复杂系统基础与深度学习范式的转换 本部分首先为读者构建一个坚实的理论基础。我们首先界定何为“复杂系统”——它们通常表现出涌现性、非线性和强耦合的特征。在此基础上，本书详细阐述了传统建模方法（如微分方程、系统动力学等）在处理海量、动态、不确定数据时的局限性。 随后，我们将深度学习从一个单纯的“数据拟合工具”提升至“复杂系统内在机制的代理模型构建器”。详细介绍了当前主流的深度神经网络架构，包括但不限于： 图神经网络（GNNs）的系统拓扑建模能力： 重点分析GNNs如何有效捕获系统节点间的非欧几里得关系，例如在社交网络或分子结构中的依赖性学习。我们不仅讨论标准的图卷积网络（GCN），还将深入探讨图注意力网络（GAT）和异构图网络（HGNNs）在处理具有不同类型连接的复杂系统时的优势。 时空序列模型的前沿进展： 针对交通预测、天气预报等具有显著时空依赖性的问题，本书详细剖析了结合卷积（CNN）和循环/注意力机制（RNN/Transformer）的混合模型（如ST-GCN、Informer等）如何实现对长期依赖和短期波动的精确捕捉。 神经常微分方程（Neural ODEs）与物理信息约束学习（PINNs）： 这是本书的核心理论贡献之一。我们展示如何将已知的物理定律或系统动力学方程嵌入到神经网络的损失函数或结构中，从而在数据稀疏或需要高可解释性的领域（如流体力学模拟、化学反应动力学）实现更稳定、更具泛化能力的系统状态预测与参数估计。 第二部分：面向高维非线性系统的深度表征学习 本部分聚焦于如何从原始的、噪声干扰严重的复杂系统观测数据中，提取出对系统行为具有判别力的低维、语义丰富的“内在表征”。 自监督学习（SSL）在系统监测中的应用： 在缺乏完整标签的工业或自然系统中，SSL通过构建代理任务（如数据恢复、对比学习）来预训练强大的特征编码器。我们提供了一系列针对时间序列和空间数据设计的对比损失函数及其在异常检测和状态评估中的实战案例。 因果发现与反事实推理： 复杂系统中的“相关性”往往不能代表“因果性”。本书详细探讨了基于变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的扩展模型，用于从观测数据中分离出潜在的因果因子，并构建反事实模型以评估不同干预策略对系统稳定性的影响。 高阶张量分解与深度网络融合： 针对多源异构数据（如气象、能源消耗、经济指标）共同驱动的超复杂系统，我们介绍了如何利用张量分解技术对原始数据进行有效压缩与对齐，随后输入到深度网络中进行联合学习，以解决维度灾难问题。 第三部分：深度强化学习在系统优化与控制中的集成 如果说前两部分是关于“理解系统”，那么第三部分则完全聚焦于“主动干预与优化”。本书认为，现代复杂系统的优化问题本质上是一个连续决策过程，深度强化学习（DRL）是解决这一问题的最强大工具。 基于模型（Model-Based）的DRL策略： 针对现实世界中试错成本高昂的系统（如自动驾驶、电网调度），本书详细阐述了如何利用深度学习构建精确的环境动态模型，并在此“世界模型”上进行策略规划和安全评估。重点介绍Model Predictive Control (MPC) 范式与DRL的结合（如Model-Based Policy Optimization, MBPO）。 多智能体深度强化学习（MADRL）的分布式协调： 城市交通、无人机编队、分布式能源系统等均属于多智能体范畴。本书深入分析了集中式训练/分散式执行（CTDE）框架，并讨论了如QMIX、VDN等算法在保证系统全局最优的同时，解决局部协调冲突的机制。 安全关键系统的约束满足与鲁棒性： 传统的DRL往往难以保证在极端情况下的安全性。本书将引入安全约束的强化学习（Safe RL），例如通过引入势函数（Potential Functions）或使用受限策略优化（CPO）算法，确保学习到的控制策略在任何可预见或不可预见的系统扰动下，都能维持在安全操作包络线之内。 第四部分：前沿应用案例与未来挑战 本书最后一部分通过具体的、跨学科的案例研究，展示上述理论与方法的实际效能： 1. 智能电网的弹性调度： 如何利用PINNs预测间歇性可再生能源的输出，并结合DRL实现对储能和负荷的实时优化分配，以应对突发故障。 2. 城市物流网络的动态路由优化： 融合GNNs分析路网拓扑与Transformer预测交通拥堵，实现分钟级的多货物、多时间窗口的路径规划。 3. 高通量生物医学数据分析： 利用深度自编码器从基因表达数据中提取关键生物标志物，并结合时序模型预测疾病的长期发展轨迹。 总结 本书面向研究生、科研人员以及需要将尖端AI技术应用于复杂工程和科学问题的从业者。它不仅仅是对现有工具的综述，更是一份关于如何利用深度学习范式，从根本上理解和驾驭复杂非线性系统的操作手册，致力于推动从数据驱动到认知控制的深刻变革。本书强调理论的严谨性、方法的创新性，以及实际部署的工程可行性。

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《数据挖掘技术及其应用》这本书，对于我这样一个刚踏入数据科学领域的新手来说，简直就是一份宝藏。它没有把我当作一个拥有深厚背景的专业人士，而是以一种非常包容和引导的方式，将我带入了数据挖掘的奇妙世界。书中对基础概念的阐述，清晰明了，让我避免了初学时常见的迷茫。它详细介绍了各种主流的数据挖掘算法，并且不仅仅是介绍算法本身，更重要的是，它通过大量生动有趣的案例，展现了这些算法是如何在实际场景中发挥作用的。比如，在零售业中如何通过分析消费者的购买记录来预测其未来的消费行为，在医疗领域如何利用患者的病历数据来辅助疾病诊断等等。这些具体的应用展示，让我对数据挖掘的实用性和价值有了更深刻的认识。而且，这本书并没有止步于理论讲解，它还涉及到了模型评估、数据可视化等关键环节，这些对于构建一个完整的数据挖掘能力至关重要。我从中不仅学到了知识，更重要的是，它激发了我对数据更深层次的探索欲望，让我愿意投入更多的时间和精力去学习和实践。

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读完《数据挖掘技术及其应用》这本书，我最大的感受就是“豁然开朗”。之前我对数据挖掘的理解，可能更多地停留在一些零散的工具和算法的名称上，而这本书则像一位经验丰富的向导，为我勾勒出了整个数据挖掘的全景图。它的结构设计非常合理，从数据的基本概念、数据预处理，到各种核心的数据挖掘算法，再到模型的评估和实际应用，层层递进，逻辑清晰。我尤其欣赏书中对各种算法的讲解方式，它不是简单地罗列公式，而是通过生动的比喻和图示，将复杂的概念具象化，让我能够更容易地理解其工作原理。例如，在讲解聚类算法时，书中用“将一群人按照兴趣爱好进行分组”的例子，就让我瞬间明白了其核心思想。更让我受益匪浅的是，书中对于数据挖掘在不同行业中的应用进行了深入的探讨，从金融风控到精准营销，从医疗健康到社交网络分析，每一个案例都详实而具体，让我看到了数据挖掘在现实世界中的巨大价值。这本书不仅教会了我技术，更重要的是，它培养了我用数据来分析问题、解决问题的能力，让我对未来的学习和实践充满了期待。

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这本《数据挖掘技术及其应用》这本书，说实话，我拿到手的时候，内心是充满期待的。我一直对数据背后隐藏的价值深感好奇，觉得这就像在茫茫信息海洋中寻找珍宝一样。书的封面设计很简洁，但传递出一种专业感，让我觉得内容应该相当扎实。我大概翻阅了一下目录，发现涵盖了从基础概念到各种算法，再到实际应用的各个环节，这让我觉得它应该是一个比较全面的入门读物，也适合我这种想要系统学习的人。最吸引我的是它对“应用”部分的重视，毕竟理论知识如果不能落地，那价值就打了折扣。我特别想了解在金融、医疗、电商等领域，数据挖掘是如何发挥作用的，具体有哪些案例可以借鉴，这些是让我一直非常感兴趣的点。我希望这本书能够提供清晰的解释，避免过于晦涩的术语，并且有足够的图示和例子来帮助理解。如果它还能有一些关于如何选择合适的算法、如何处理实际数据中的噪音和缺失值等实用技巧，那就更完美了。我非常期待通过这本书，能够真正理解数据挖掘的魅力，并将其运用到我自己的工作和学习中，解决一些实际的问题，甚至能够发现一些别人没有注意到的洞察。这本书的出版，对我来说，就像是打开了一扇通往数据世界的大门，我迫不及待地想踏进去一探究竟，看看那些潜藏在海量数据中的奥秘究竟是什么样的。我对书中的理论深度和实操性都有很高的期望，希望它能成为我学习路上的得力助手，让我能够更自信地驾驭数据，从中获得有价值的知识和启发。

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坦白讲，刚开始拿到《数据挖掘技术及其应用》这本书的时候，我抱着一种“试试看”的心态，毕竟市面上关于数据挖掘的书籍确实不少，很多都写得比较理论化，要么就是过于偏重某一领域的应用，很难找到一本既有广度又有深度的。但这本书的出现，确实给了我一些惊喜。它的语言风格相对来说比较接地气，对于一些复杂的概念，作者似乎费了不少心思去简化和解释，配以大量的图例和流程图，让我在阅读过程中能够更直观地理解。我特别喜欢书中对一些经典数据挖掘算法的介绍，比如决策树、聚类分析、关联规则挖掘等等，不仅详细讲解了算法的原理，还给出了它们在实际场景中的应用示例，这让我对这些算法的理解不再是停留在书本的文字层面，而是有了更生动的感知。更重要的是，它并没有止步于理论讲解，而是花了很多篇幅去探讨如何将这些技术应用到实际业务中，比如在市场营销中如何进行用户细分，在风险控制中如何识别欺诈行为，在产品推荐中如何提高用户体验等等。这些具体的案例分析，让我看到了数据挖掘的强大威力，也给了我很多启发。我甚至觉得，这本书不仅仅是一本技术教程，更像是一本“思维指南”，它教会我如何从数据的角度去思考问题，如何发现潜在的规律和价值。我非常享受阅读这本书的过程，感觉自己每天都在进步，对数据世界的认知也在不断深化。

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在我接触《数据挖掘技术及其应用》这本书之前，我对数据挖掘的认知还停留在比较零散的层面，很多概念都模模糊糊。这本书的出现，就像为我构建了一个清晰的数据挖掘知识体系。它从最基础的数据概念入手，逐步深入到各种主流的数据挖掘算法，并且没有回避其背后的数学原理，但同时又用通俗易懂的语言进行解释，确保了我这个非数学专业背景的读者也能理解。我特别喜欢书中对各个算法的“应用场景”的细致描述。比如，在讲到关联规则挖掘时，它会详细分析在超市中如何利用这个技术来优化商品陈列和促销策略，或者在电商平台如何进行“捆绑销售”的推荐。这些具体的应用场景，让我能够清晰地认识到不同算法的价值所在，以及它们是如何在实际工作中发挥作用的。而且，书中还提到了数据挖掘项目中的一些挑战，比如数据不平衡、模型过拟合等问题，并给出了一些相应的解决方案。这让我意识到，数据挖掘并非一蹴而就，而是一个需要不断学习和实践的过程。这本书为我指明了方向，让我对未来的学习和实践充满了信心。

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我曾抱着一份探索未知的好奇心翻阅了《数据挖掘技术及其应用》这本书，起初对它能否真正解决我学习中的困惑持观望态度。但很快，它就用其严谨的逻辑和翔实的案例打消了我的疑虑。这本书的叙述风格别具一格，它并没有采用常见的线性讲解模式，而是更倾向于以问题的角度来引入技术。例如，在讨论预测模型时，它不会直接抛出各种模型的公式，而是先描绘一个现实中遇到的预测难题，然后层层剥茧，引出解决这个难题所需要的各种数据挖掘工具和技术。这种“问题导向”的学习方式，让我觉得学习过程更加具有目的性和吸引力。而且，书中对一些数据挖掘方法的论述，常常伴随着对其优劣势的深入分析，以及在不同场景下的适用性探讨，这让我能够根据实际情况做出更明智的技术选择，而不是盲目跟风。我还发现，书中在讲解技术的同时，非常注重对实践操作层面的指导，比如关于模型评估的各种指标，如何解读这些指标，以及如何根据评估结果来优化模型，这些都是非常宝贵的实操经验。阅读这本书，我感觉自己不仅仅是在学习理论，更像是在和一位经验丰富的数据科学家进行一次深入的交流，从他的经验中获益良多。

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对于我这样背景不是特别专业，但又想深入了解数据挖掘领域的人来说，《数据挖掘技术及其应用》这本书无疑是一次非常宝贵的学习机会。它没有上来就扔出大量晦涩难懂的数学公式和模型，而是从一个非常友好的角度切入，循序渐进地引导读者进入数据挖掘的世界。我特别喜欢书中通过大量的图表和流程图来解释复杂概念的方式，这让我在视觉上更容易抓住重点，而且能够清晰地看到整个数据挖掘过程的逻辑链条。作者在介绍不同的数据挖掘技术时，都会结合一些实际的商业应用案例，比如如何通过分析用户行为来预测其购买倾向，或者如何利用社交网络数据来发现潜在的流行趋势。这些案例的引入，不仅让理论知识变得生动有趣，更重要的是，让我看到了数据挖掘在现实世界中的巨大价值和无限可能。我感觉自己不仅仅是在学习一套技术，更是在学习一种解决问题的方法论，一种通过数据来洞察商业价值的思维方式。这本书给了我很大的信心，让我觉得即使不是科班出身，也能够通过努力掌握这项强大的技术，并将其运用到自己的工作领域，创造出更多的价值。

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阅读《数据挖掘技术及其应用》的过程，对我来说，更像是一场与数据思维的深度对话。这本书没有把我当成一个死记硬背知识的学生，而是把我拉进了一个充满探索和发现的旅程。我尤其欣赏作者在讲解算法时，那种“由浅入深”的叙事方式。比如，在介绍关联规则时，作者并没有直接给出Apriori算法的复杂推导，而是先用一个简单的“尿布与啤酒”的例子，让你直观地感受到“事物之间存在关联”这个核心思想，然后再逐步引出算法的原理和实现。这种循序渐进的教学方法，极大地降低了学习的门槛，也让我对算法产生了浓厚的兴趣。更令我印象深刻的是，书中并没有局限于孤立的技术介绍，而是将不同的数据挖掘技术串联起来，形成一个完整的解决问题的流程。比如，它会讲解如何先用数据清洗和探索性分析来理解数据，然后选择合适的建模技术，最后再对模型进行评估和部署。这种全局性的视角，让我能够更好地把握整个数据挖掘项目的脉络，而不是仅仅停留在某个具体的技术点上。我感觉，这本书不仅在教我“怎么做”，更在教我“为什么要这样做”，以及“这样做会带来什么结果”。

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我向来对那些能够将复杂概念讲得清晰易懂的书籍情有独钟，而《数据挖掘技术及其应用》恰好满足了我这一偏好。它的文字风格非常朴实，没有太多华丽的辞藻，却充满了智慧的火花。书中在介绍各种数据挖掘算法时，总是能够巧妙地运用生活中的类比，将抽象的数学原理形象化。例如，在讲解分类算法时，它会用“区分猫和狗”的例子来比喻，让我们很容易理解其核心思想。这种“化繁为简”的处理方式，极大地增强了我的学习兴趣和理解深度。更重要的是，这本书并不只是停留在算法的介绍上，而是将重点放在了“应用”层面。它详细探讨了数据挖掘在各个行业的实际应用案例，比如金融领域的风险评估、零售业的客户关系管理、医疗领域的疾病诊断等等。这些案例不仅丰富了我的知识视野，更让我看到了数据挖掘技术在解决实际问题中的巨大潜力。我从中不仅学到了技术，更学到了如何用数据来驱动决策，如何从海量信息中发现有价值的洞察。这本书的价值，远不止于书本内容本身，更在于它所激发我的思考和学习动力。

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我一直认为，学习一项新技术，最怕的就是遇到“纸上谈兵”的书。而《数据挖掘技术及其应用》这本书，在这一点上做得相当出色。它不仅仅是罗列了一堆算法和模型，更注重从实际问题的出发，去讲解如何运用数据挖掘的技术来解决这些问题。我印象深刻的是书中关于“数据预处理”的部分，它详细地讲解了各种数据清洗、转换和特征工程的方法，这些在我看来是数据挖掘过程中至关重要但又常常被忽视的环节。作者通过一个个生动的案例，展示了高质量数据对最终挖掘结果的影响有多大，以及如何巧妙地处理那些“脏乱差”的数据。同时，书中对各种常用算法的介绍，也并没有停留在公式的堆砌，而是更侧重于讲解算法的直观理解和适用场景。例如，在讲解聚类算法时，它会用生活中的例子来比喻，比如将购物篮里的商品进行分组，或者将人口进行分类，这样就能很快地理解算法的核心思想。更让我惊喜的是，书中还讨论了数据挖掘中的一些伦理问题和挑战，这让我认识到，技术的发展也需要伴随着责任和思考，这对于一个数据从业者来说是非常重要的。我从这本书中不仅学到了技术，更学到了如何成为一个负责任的数据挖掘者。

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