機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘

內(nèi)容概要

本書分為5個(gè)部分，共18章，較為全面地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念，并討論了數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的有關(guān)問(wèn)題及多策略學(xué)習(xí)方法，具體地闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘在工程設(shè)計(jì)，文本、圖像和音樂，網(wǎng)頁(yè)分析、計(jì)算機(jī)病毒和計(jì)算機(jī)控制，醫(yī)療診斷、生物醫(yī)療信號(hào)分析和水質(zhì)分析中的生物信號(hào)處理等方面的應(yīng)用情況。
    本書收集眾多不同領(lǐng)域中數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際案例，以此來(lái)說(shuō)明數(shù)據(jù)挖掘的具體解決方法，以期為廣大讀者提供一個(gè)更為廣闊的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用視角。
    本書的讀者，可以是任何對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘感興趣的工程技術(shù)人員、業(yè)務(wù)管理人員，或是從事具體技術(shù)工作的其他人員。本書也可作為大專院校相關(guān)課程的重要輔導(dǎo)教材。

書籍目錄

第1部分  基 本 概 念 第1章  機(jī)器學(xué)習(xí)方法概述	（2）  1.1  導(dǎo)論		（2）  1.2  機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)	（4）   1.2.1  認(rèn)知觀點(diǎn)	（5）   1.2.2  表示問(wèn)題	（7）  1.3  泛化空間的搜索	（11）   1.3.1  學(xué)習(xí)的歸納本質(zhì)	（11）   1.3.2  窮盡搜索	（13）   1.3.3  啟發(fā)式搜索	（14）  1.4  學(xué)習(xí)經(jīng)典任務(wù)	（16）   1.4.1  分而治之學(xué)習(xí)法	（16）   1.4.2  主動(dòng)覆蓋：AQ學(xué)習(xí)	（24）   1.4.3  學(xué)習(xí)算法評(píng)估	（27）  1.5  如何利用謂詞邏輯	（29）   1.5.1  從關(guān)系中學(xué)習(xí)Horn子句	（30）   1.5.2  反轉(zhuǎn)歸并	（34）   1.5.3  理論修正	（36）   1.5.4  構(gòu)造歸納	（38）  1.6  人工發(fā)現(xiàn)	（40）   1.6.1  概念形成	（41）   1.6.2  尋找自然定律	（46）   1.6.3  動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)	（49）  1.7  如何處理搜索空間過(guò)大	（50）   1.7.1  類比提供搜索啟發(fā)	（50）   1.7.2  基于示例學(xué)習(xí)	（51）  1.8  機(jī)器學(xué)習(xí)的近鄰	（53）   1.8.1  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)	（53）   1.8.2  遺傳算法	（55）  1.9  混合系統(tǒng)與多策略學(xué)習(xí)	（57）   1.9.1  熵網(wǎng)絡(luò)	（58）   1.9.2  基于知識(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)	（59）   1.9.3  AQ泛化中的遺傳搜索	（60）   1.9.4  GA與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合	（61）  1.10  展望	（61）  參考文獻(xiàn)		（62） 第2章  數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)：對(duì)問(wèn)題和多策略方法的回顧	（65）  2.1  前言		（65）  2.2  機(jī)器學(xué)習(xí)與多策略數(shù)據(jù)分析	（67）   2.2.1  從具體實(shí)例中抽取通用規(guī)則	（68）   2.2.2  概念聚類	（72）   2.2.3  構(gòu)造性歸納	（73）   2.2.4  選擇最有代表性的樣本	（74）   2.2.5  定性與定量結(jié)合的發(fā)現(xiàn)	（75）   2.2.6  定性預(yù)測(cè)	（75）   2.2.7  基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的總結(jié)	（77）  2.3  數(shù)據(jù)分析任務(wù)中的分類	（78）  2.4  INLEN中各操作的集成	（81）  2.5  聚類和學(xué)習(xí)操作的說(shuō)明	（84）  2.6  數(shù)據(jù)與規(guī)則的可視化	（86）  2.7  結(jié)構(gòu)屬性的規(guī)則學(xué)習(xí)	（89）  2.8  從決策規(guī)則中學(xué)習(xí)決策結(jié)構(gòu)	（91）  2.9  表示空間的自動(dòng)改善	（93）   2.9.1  確定最相關(guān)的屬性	（93）   2.9.2  新屬性的產(chǎn)生	（94）  2.10  應(yīng)用展示：經(jīng)濟(jì)與人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的發(fā)現(xiàn)	（94）   2.10.1  背景	（94）   2.10.2  實(shí)驗(yàn)1：多操作的集成	（95）   2.10.3  實(shí)驗(yàn)2：子群中的異常識(shí)別	（96）   2.10.4  實(shí)驗(yàn)3：利用結(jié)構(gòu)屬性	（97）   2.10.5  實(shí)驗(yàn)4：利用構(gòu)造性歸納運(yùn)算操作	（99）  2.11  總結(jié)	（100）  參考文獻(xiàn)  	（101） 第3章  機(jī)器學(xué)習(xí)在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用	（102） 第4章  歸納邏輯編程的應(yīng)用	（120）第2部分  設(shè)計(jì)與工程 第5章  機(jī)器學(xué)習(xí)在有限元計(jì)算中的應(yīng)用	（134） 第6章  歸納學(xué)習(xí)和基于事例的推理在工業(yè)機(jī)器故障檢測(cè)方面的應(yīng)用	（159） 第7章  經(jīng)驗(yàn)裝配序列規(guī)劃：多策略構(gòu)造學(xué)習(xí)方法	（170） 第8章  歸納學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)入門：關(guān)于防摩擦軸承系統(tǒng)的第3部分  文本、圖像和音樂模式的測(cè)定 第9章  找出文本之間的關(guān)聯(lián)	（202） 第10章  學(xué)習(xí)圖像中的模式	（220） 第11章  機(jī)器學(xué)習(xí)在音樂研究領(lǐng)域的應(yīng)用：深入音樂表達(dá)現(xiàn)象的經(jīng)驗(yàn)調(diào)查	（246）第4部分  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和控制系統(tǒng) 第12章  網(wǎng)頁(yè)哨兵：萬(wàn)維網(wǎng)頁(yè)學(xué)習(xí)者	（274） 第13章  計(jì)算機(jī)病毒的生物啟發(fā)式防御	（288） 第14章  控制技術(shù)的行為復(fù)制	（308） 第15章  空中交通控制一階知識(shí)的獲取	（327）第5部分  醫(yī)學(xué)和生物學(xué) 第16章  機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用	（366） 第17章  學(xué)習(xí)對(duì)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)進(jìn)行分類	（383） 第18章  機(jī)器學(xué)習(xí)在河流水質(zhì)的生物分類中的應(yīng)用	（402）

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