Database and Expert Systems Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG

作者:Bhowmick, Sourav S.

出品人:

页数:853

译者:

出版时间:

价格:$ 157.07

装帧:

isbn号码:9783540856535

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 专家系统
• 人工智能
• 数据管理
• 知识工程
• 信息系统
• 应用
• 计算机科学
• 数据挖掘
• 决策支持系统

《精妙计算：数据之海的智能灯塔》 在信息爆炸的时代，海量的数据如同浩瀚无垠的海洋，蕴藏着无尽的价值与潜力。然而，如何在这片数据之海中精准导航，洞察其中隐藏的规律，并将其转化为实际行动的智慧，一直是人类孜孜不求的挑战。正是在这样的背景下，《精妙计算：数据之海的智能灯塔》应运而生，它并非一本关于特定技术或系统应用的教科书，而是一次对支撑现代智能决策的核心理念与通用方法的深度探索，旨在揭示那些超越具体实现、放之四海而皆准的计算思维与智能构建的原理。 本书的核心在于“计算”的精妙之处，以及如何利用这种精妙来指引我们从繁杂的数据中抵达明智的“应用”。这里的“计算”远非简单的数学运算，它涵盖了从数据采集、清洗、建模、推理到优化的整个智能系统生命周期。我们关注的是那些能够让机器理解、学习并模拟人类智慧的底层逻辑和普适性框架。 第一篇：数据基石——理解与塑造信息的本质 在智能系统的构建中，数据是不可或缺的基石。本篇将深入探讨数据的本质、多样性以及在智能应用中所扮演的关键角色。我们将首先审视不同类型数据的特性，例如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，理解它们各自的生成方式、存储特点以及处理难点。这并非局限于特定数据库的管理，而是从更宏观的视角理解信息是如何被组织、编码和表示的，以及如何为后续的智能分析奠定坚实的基础。 数据质量是决定智能应用成败的关键因素。因此，本书将详细剖析数据清洗、预处理与特征工程的普适性技术。我们会探讨如何识别和处理缺失值、异常值、噪声数据，如何进行数据转换、归一化与标准化，以及如何从原始数据中提取对智能模型更有价值的特征。这部分内容不拘泥于特定的数据挖掘工具，而是强调一种思维方式：如何通过精心的准备，让数据“说话”，使其更能准确地反映现实世界的规律。 此外，我们还将触及数据采集的策略与挑战，包括但不限于传感器的部署、网络爬虫的伦理与技术、用户行为数据的匿名化处理等。理解数据的来源与采集方式，对于评估数据的可靠性、潜在偏见以及合规性至关重要，这些都是构建负责任的智能应用的前提。 第二篇：模型智慧——抽象与演绎的艺术 一旦有了高质量的数据，下一步便是构建能够从中学习和推理的模型。本篇将聚焦于抽象与演绎的艺术，即如何将现实世界的复杂性转化为可计算的模型，并通过模型进行智能的推断。我们将不局限于任何单一的机器学习算法，而是深入探讨各类模型的抽象思想与工作原理。 首先，我们会从统计学习的角度审视模型。这包括对概率模型、回归模型、分类模型等基本概念的深入理解，以及它们在不同应用场景下的适用性。我们不会详细介绍某个特定软件库中的实现细节，而是讲解这些模型背后的数学原理、优化目标以及如何解释模型的输出。 接着，我们将探索更高级的模型范式。例如，决策树模型及其集成方法（如随机森林、梯度提升）是如何通过一系列规则进行判断的，其背后的分割准则与剪枝策略；支持向量机模型是如何在高维空间中寻找最优超平面的，其核函数的思想；以及神经网络模型，从感知器到深度学习，其分层抽象与特征学习的能力。在讨论这些模型时，我们更侧重于它们的结构、学习机制、以及它们如何捕捉数据中的非线性关系，而非具体编程实现。 此外，本篇还将涉及模型的评估与选择。如何使用交叉验证、准确率、召回率、F1分数、AUC等指标来量化模型的性能？如何理解过拟合与欠拟合的根源，并采取相应对策？如何根据问题的性质和数据的特点，选择最合适的模型架构？这些都是模型智慧不可或缺的部分。 第三篇：推理引擎——逻辑与行动的桥梁 智能应用的核心在于其“推理”能力，即将模型学到的知识转化为具体的判断、预测或决策。本篇将构建一条从模型到行动的桥梁，深入探讨推理引擎的构成与运行机制。 我们将考察不同类型的推理机制。例如，演绎推理如何从一般性规则推导出具体结论；归纳推理如何从具体观察中概括出一般性规律；以及溯因推理如何基于观察到的现象找出最可能的原因。这些逻辑推理的基础，是构建能够进行复杂问题解决的系统的基石。 本书还将探讨基于规则的推理系统。虽然现代人工智能更多依赖于统计模型，但理解基于知识表示和逻辑推理的系统，对于某些特定领域，例如诊断系统、专家系统早期思想的演变，仍然具有重要意义。我们将解析规则的定义、推理链的构建以及如何处理冲突与不确定性。 然而，现代智能推理更多地依赖于概率图模型和生成模型。我们将深入探讨贝叶斯网络、马尔可夫随机场等如何表示变量间的概率关系，以及如何进行概率推断。对于生成模型，我们将审视其在理解数据分布、生成新数据以及进行复杂模式识别中的作用。 最后，本篇将讨论推理的效率与可解释性问题。如何设计高效的推理算法，尤其是在处理大规模知识库或复杂模型时？如何让模型的推理过程更易于人类理解，以建立信任并进行有效的人机协作？这些都是实现真正智能应用的必经之路。 第四篇：优化迭代——精益求精的智能进化 智能应用并非一成不变，它需要持续的优化与迭代，以适应不断变化的环境和数据。本篇将聚焦于“优化迭代”这一主题，探讨如何让智能系统不断进步，臻于完美。 优化是智能系统构建中的核心。我们将讨论各种优化算法，从梯度下降及其变种（如SGD、Adam），到更全局的优化方法，以及它们在模型训练中的作用。这部分内容将超越特定的算法库，而是关注优化问题的本质：如何找到目标函数的最小值或最大值。 性能的提升不仅仅依赖于算法，还取决于系统的整体设计。本篇将探讨系统架构的选择，包括分布式计算、并行处理以及如何有效地管理计算资源，以支持大规模数据的处理和模型的训练。 此外，我们还将深入研究模型的可塑性与适应性。如何设计能够在线学习、增量学习的模型，使其能够持续从新的数据中学习，而无需从头开始训练？如何应对“概念漂移”等问题，确保智能系统在不断变化的环境中仍能保持准确性？ 最终，智能应用的成功离不开对其性能的持续监控与评估。本篇将强调建立有效的监控机制，收集反馈信息，并利用这些信息驱动模型的再训练、调整和改进。我们将讨论A/B测试、在线评估等方法，以及如何构建一个闭环的智能系统，实现持续的自我优化与进化。 结语：通往智能未来的普适之路 《精妙计算：数据之海的智能灯塔》并非一本“如何做”的指南，而是一次“为何如此”的深度探究。它旨在为读者构建一个关于智能系统构建的宏观视野，理解其中蕴含的普适性原理、思维方式与核心挑战。通过对数据基石、模型智慧、推理引擎和优化迭代的深入剖析，本书将帮助读者超越对特定技术名词的记忆，而是掌握一套贯穿于人工智能各个领域的通用计算思维，从而能够更自信、更有效地驾驭数据之海，点亮通往智能未来的道路。它鼓励读者以一种批判性、探索性的眼光看待人工智能的每一次进步，理解其背后的驱动力，并为自己参与构建更智能、更美好的世界奠定坚实的基础。

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