內容簡介
《知識發現》知識發現是從數據集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。知識發現將信息變為知識，從數據礦山中找到蘊藏的知識金塊，將為知識創新和知識經濟的發展作出貢獻。
本書全面而又系統地介紹了知識發現的方法和技術，反映了當前知識發現研究的最新成果。
章節簡介
全書共分11章。第1章是緒論，介紹知識發現的重要概念和任務。第2章討論決策樹，它是歸納學習方法中最實用的一種技術。關聯規則挖掘是近幾年套用最為廣泛的方法，第3章將對重要的關聯規則挖掘算法進行討論。第4章討論範例推理，它是一種有效的實用技術。第5章探討模糊聚類法。第6章討論粗糙集。第7章是貝葉斯網路，貝葉斯網路可以處理不完整和帶有噪聲的數據集，它用機率測度的權重來描述數據間的相關性。第8章探討支持向量機，它在近幾年知識發現研究中是極其活躍的研究課題。第9章討論隱馬爾科夫模型。第10章是神經網路，書中著重介紹幾種實用的算法。第11章討論進化和遺傳算法。第12章介紹知識發現平台MSminer。接著，以Web知識發現、生物信息處理為例，介紹知識發現的套用。第13章關於Web知識發現。第14章介紹生物信息處理中基因組模式的發現。
本書特點
本書內容新穎，認真總結了作者的科研成果，取材國內外最新資料，反映了當前該領域的研究水平。論述力求概念清晰，表達準確，突出理論聯繫實際，通過實例說明原理，富有啟發性。本書對從事知識發現、數據挖掘、機器學習、人工智慧研究和知識管理的科技人員具有重要參考價值，可以用作計算機、信息技術等專業博士生、碩士生的教材。
作者介紹
史忠植，中國科學院計算技術研究所主任研究員、博士生導師，IEEE高級會員、AAAI和ACM會員、國際信息處理聯合會(IFIP)人工智慧技術委員會(TC12)委員、IFIP人工智慧學會機器
《知識發現》作者學習和數據挖掘工作組主席、中國人工智慧學會副理事長。1964年畢業於中國科技大學計算機專業。1968年畢業於中國科學院研究生院。1980年9月至1983年4月作為訪問學者赴美國學習研究。1989年8月至1990年5月作為訪問教授赴荷蘭、挪威講學研究。2004年赴澳大利亞合作研究。曾多次赴加拿大、新加坡、香港講學。負責完成多項國家重點科技攻關項目、國家973、國家863高技術的智慧型計算機系統項目、國家自然科學基金等項目。長期從事智慧型科學、知識工程、分散式人工智慧、機器學習、神經計算、認知科學等方面的研究工作。曾獲國家科技進步二等獎、中國科學院科技進步二等獎、中國科學院科技進步特等獎。WebSemantics、Informatics、InternationalJournalofComputationalIntelligenceSystems、計算機學報、計算機研究與發展等雜誌的編委。
在主體(agent)技術、知識工程、知識發現、智慧型科學等領域，史忠植研究員都取得了重要研究成果，並有顯著套用成效。
早在1988年他就發表了《知識工程》專著；1992年又發表了英文著作《PrinciplesofMachineLearning》，是當時國際上僅有的幾部機器學習專著之一；1998年，又出版了專著《高級人工智慧》；2002年出版了專著《知識發現》。他的這些著作被許多學校用作教材，廣為參閱，促進了知識工程和人工智慧的發展。
2011年出版計算機與網路圖書
| 2011年出版的計算機與網路圖書：力圖從傳播知識與套用層次談計算機與網際網路，從人文角度介紹相關 知識與技術，以客觀的態度，獨特的視角，生動的方式，將重要實用的知識、信息、技能、經驗及時奉 獻給讀者。 |
