智能数据挖掘与知识发现目录

Question

如题所述

Answer 1

智能数据挖掘与知识发现目录

第一章，我们首先对数据挖掘进行了概述，包括其基本定义和分类，以及当前研究中面临的主要挑战和国内外的研究现状。这部分深入探讨了数据挖掘的重要性和复杂性，为我们后续章节的学习奠定了基础。

第二章，深入探讨了KDD（知识发现与数据挖掘）的理论基础，涵盖了数学理论（如数学理论Ⅰ和Ⅱ），机器学习理论，数据库理论以及可视化理论。这些理论为实际应用提供了坚实的数学和方法论支持。

第三章，计算智能方法是数据挖掘的重要组成部分，包括神经网络、进化计算和免疫克隆计算等。这些方法为解决复杂问题提供了新的视角和工具。

第四章，特别关注了基于神经网络和进化计算的分类技术，如神经网络的分类方法，以及如何运用它们处理海量数据的协同进化分类算法和免疫克隆算法在特征选择中的应用。

第五章，介绍了支撑矢量机和核分类的相关理论，以及统计学习理论在这一领域的应用，如子波核匹配追踪学习机。

第六章，集成分类器是提升预测准确性的关键，涵盖了集成学习的基本原理，如Boosting和Bagging，以及免疫克隆算法在选择性SVMs集成中的应用，以及核匹配追踪分类器集成的策略。

第七章，大规模数据聚类算法是数据挖掘中的核心环节，它们如何处理和组织海量数据，以发现潜在的模式和结构。

第八章，关联规则挖掘则关注数据中的频繁模式和关联性，这对于市场分析、用户行为理解等领域具有重要价值。

第九章，我们通过实际案例和可视化展示，将理论知识与实践应用相结合，直观呈现数据挖掘在各个领域的应用效果。