Data Mining Using Grammar Based Genetic Programming and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Data mining involves the non-trivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from databases. Genetic Programming (GP) and Inductive Logic Programming (ILP) are two of the approaches for data mining. This book first sets the necessary backgrounds for the reader, including an overview of data mining, evolutionary algorithms and inductive logic programming. It then describes a framework, called GGP (Generic Genetic Programming), that integrates GP and ILP based on a formalism of logic grammars. The formalism is powerful enough to represent context- sensitive information and domain-dependent knowledge. This knowledge can be used to accelerate the learning speed and/or improve the quality of the knowledge induced. A grammar-based genetic programming system called LOGENPRO (The LOGic grammar based GENetic PROgramming system) is detailed and tested on many problems in data mining. It is found that LOGENPRO outperforms some ILP systems. We have also illustrated how to apply LOGENPRO to emulate Automatically Defined Functions (ADFs) to discover problem representation primitives automatically. By employing various knowledge about the problem being solved, LOGENPRO can find a solution much faster than ADFs and the computation required by LOGENPRO is much smaller than that of ADFs. Moreover, LOGENPRO can emulate the effects of Strongly Type Genetic Programming and ADFs simultaneously and effortlessly. Data Mining Using Grammar Based Genetic Programming and Applications is appropriate for researchers, practitioners and clinicians interested in genetic programming, data mining, and the extraction of data from databases.
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读后感
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用户评价
当我偶然瞥见《Data Mining Using Grammar Based Genetic Programming and Applications》这本书的书名时，一种前所未有的好奇心被瞬间点燃。我对“Grammar Based Genetic Programming”这个短语产生了浓厚的兴趣，这是一种我之前从未深入了解过的技术组合。我推测，这本书很可能是在探索一种全新的数据挖掘范式，其中遗传编程作为核心的优化机制，而被“语法”的约束和引导。这让我联想到，作者或许正在尝试利用形式语言的严谨性和表达能力，来指导遗传编程的进化过程，从而生成更具结构化、逻辑性强且易于理解的数据挖掘模型。 我设想，这种方法可能会在解决那些传统算法难以处理的复杂问题时，展现出独特的优势。例如，在需要自动生成编程代码、或者设计复杂的决策规则时，语法可以提供一个清晰的框架，而遗传编程则负责在这个框架内进行高效的搜索和优化。这可能会极大地提高模型生成的效率，同时降低对人工设计的依赖。我期待书中能够深入剖析语法的设计原则，以及如何将其与遗传编程的算子相结合，从而实现强大的模型生成能力。 “Applications”这部分，我更是充满期待。我希望书中能够提供一些令人信服的案例研究，展示这种“语法基因编程”技术在实际数据挖掘任务中的强大威力。这可能涵盖了从经典的分类、回归问题，到更具挑战性的异常检测、模式挖掘，甚至是如何从非结构化数据中自动构建知识图谱。我希望通过这些实际的例子，能够深刻理解这种技术的优越性，并激发我将其应用于自己工作中的灵感。这本书，预示着数据挖掘领域正朝着更加智能、自主和富有创造力的方向迈进。
评分作为一名在数据科学领域摸爬滚打多年的老兵，我一直在寻找能够拓展我技术视野的全新工具和方法。当《Data Mining Using Grammar Based Genetic Programming and Applications》这本书映入我的眼帘时，我的直觉告诉我，这可能是一次突破性的发现。《Grammar Based Genetic Programming》这个概念，立刻勾起了我对于“自动机器学习”以及“可解释AI”的深刻思考。遗传编程本身就以其强大的搜索能力和自动化模型构建能力而闻名，而加入“语法”这一维度，则更进一步地赋予了模型结构上的逻辑性和可读性。 我设想，这本书可能会深入探讨如何利用形式语法来定义和约束遗传编程的搜索空间，从而生成更具鲁棒性、更高效，并且更容易被人类理解的模型。这不仅仅是简单的参数调优，而是真正意义上的“程序生成”。这对于解决那些黑箱模型无法胜任、需要明确决策路径或规则提取的复杂问题，具有非凡的意义。例如，在法律判决预测、医疗诊断辅助，或者复杂系统故障诊断等领域，一个由语法规则引导生成的决策树或规则集，其价值是不可估量的。 至于“Applications”部分，我同样充满了期待。我希望书中能够提供一些极具挑战性和代表性的案例，展示该技术在复杂现实世界问题中的实际应用。这可能涉及到如何将高维、非线性、甚至带有噪声的数据转化为能够被语法基因编程有效处理的形式，以及如何评估和验证生成模型的性能。这本书的出现，或许能够为我们提供一种全新的视角和强大的武器，来应对当前数据挖掘领域面临的诸多难题，并为未来的AI发展开辟新的道路。
评分作为一名对数据挖掘领域充满好奇的初学者，我一直渴望找到一本能够系统性介绍相关技术，同时又不失前沿性的书籍。在浏览了众多相关著作后，《Data Mining Using Grammar Based Genetic Programming and Applications》这本书的名字瞬间吸引了我。尽管我尚未深入研读其内容，但仅仅从书名本身，我就能感受到其中蕴含的强大潜力和深度。 “Grammar Based Genetic Programming”这个短语，预示着这本书将带领读者进入一个由语法规则驱动的遗传编程世界。这让我联想到，作者很可能将复杂的遗传算法与形式语言的强大表达能力相结合，创造出一种全新的、更具解释性和结构性的数据挖掘方法。我设想，这种方法能够自动学习和生成适用于特定数据挖掘任务的程序或模型，而无需人工预设复杂的规则或算法。这对于处理那些传统算法难以捕捉的复杂数据模式，或者需要高度定制化解决方案的场景，无疑具有巨大的吸引力。 此外，“Applications”这个词则为这本书的内容注入了实际价值。我期待书中能详细阐述如何将这种“语法基因编程”技术应用于实际的数据挖掘场景。这可能包括了从文本分析、图像识别到生物信息学、金融建模等多个领域。我好奇作者将如何展示这种技术的普适性和在不同领域的有效性，并通过具体的案例研究来佐证其理论的强大。这样的实践指导，对于我这样希望将理论知识转化为实际应用的学习者来说，是极其宝贵的。总而言之，这本书名本身就传达了一种创新、强大且实用的信息，让我迫不及待地想要一探究竟。
评分《Data Mining Using Grammar Based Genetic Programming and Applications》这本书的书名，给我一种强烈的学术探究和技术创新的感觉。从“Data Mining”这个核心词汇，我能感受到这本书将聚焦于从海量数据中提取有价值信息和隐藏模式的议题，这本身就是当今科技领域的核心驱动力之一。而“Genetic Programming”则立刻将我的思绪引向了人工智能和机器学习的交叉领域，它暗示着书中将采用一种模拟生物进化过程的自动化方法来解决数据挖掘问题。这是一种非常强大的技术，能够让计算机自主地学习和创造模型，而无需人工预先定义所有规则。 更令我感到兴奋的是“Grammar Based”这个限定词。这让我觉得，本书不仅仅是关于遗传编程的普遍应用，而是对一种更为精细化、结构化的遗传编程方法进行了深入探讨。我猜测，作者可能引入了形式语言的理论，利用语法规则来约束和引导遗传编程的搜索过程，从而生成更具逻辑性、可解释性，或者更符合特定领域知识的模型。这对于解决那些需要模型具有明确结构或者需要进行深入分析的复杂数据挖掘任务，无疑具有重大的意义。例如，在生成易于理解的规则集，或者自动构建具有特定语法结构的数据模型时，这种方法可能会展现出独特的优势。 最后，“Applications”这个词，为这本书注入了强大的实践价值。我期待书中能够提供一系列具有代表性的应用案例，展示这种“语法基因编程”技术是如何在真实世界的数据挖掘场景中发挥作用的。这可能包括了从文本分析、生物信息学到金融预测等各种领域。我希望通过这些生动的案例，能够深刻理解该技术的实用性和潜力，并从中获得启发，将这种先进的技术应用到我自己的研究或工作中。这本书，仿佛是一扇通往数据挖掘新世界的大门，充满了无限的可能性。
评分读完《Data Mining Using Grammar Based Genetic Programming and Applications》的封面，我的大脑立刻开始高速运转，想象着这本书可能带来的颠覆性思维。首先，“Data Mining”作为基础，表明了其核心是信息挖掘和模式识别，这是我一直以来关注的焦点。“Genetic Programming”则暗示了其将采用一种受生物进化启发的优化技术，来自动发现数据中的隐藏结构和规律。这本身就足够吸引人，因为相比于传统的统计方法，遗传编程往往能在更广阔的空间内进行搜索，发现更意想不到的解决方案。 然而，真正让我感到兴奋的是“Grammar Based”这个修饰语。这不禁让我联想到，这本书很可能不仅仅是泛泛而谈的遗传编程，而是将其与形式语言和语法规则巧妙地结合起来。这种结合，可能能够为遗传编程提供更强的结构约束和更清晰的搜索方向，从而提高生成模型的效率和质量。我猜测，书中会详细阐述如何设计恰当的语法来描述待解决问题的结构，并利用遗传编程在这些语法约束下进行搜索，最终生成具有特定结构的数据挖掘模型。这或许意味着，模型不再是随意的组合，而是遵循某种内在的逻辑和规则，这对于模型的解释性和可靠性来说，是巨大的提升。 接着，“Applications”这部分，我预感会是本书的重头戏。它表明作者不仅会介绍理论，更会展示技术在实际中的落地。我期待看到各种不同领域的数据挖掘问题，是如何被这种“语法基因编程”方法所解决的。从自然语言处理到图像识别，再到复杂的时序数据分析，每一个应用案例都可能为我们打开新的思路，甚至启发我们去探索目前还未被触及的领域。这本书的出现，可能意味着数据挖掘领域将迎来一种更加自动化、智能化且富有创造力的未来。
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