知识发现是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识，从数据资源中发现知识宝藏，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。 本书全面而又系统地介绍了知识发现的方法和技术，反映了当前知识发现研究的最新成果和进展。全书共分15章。第1章是绪论，概述知识发现的重要概念和发展过程。下面三章重点讨论分类问题，包括决策树、支持向量机和迁移学习。第5章阐述聚类分析。第6章是关联规则。第7章讨论粗糙集和粒度计算。第8章介绍神经网络，书中着重介绍几种实用的算法。第9章探讨贝叶斯网络。第10章讨论隐马尔可夫模型。第11章探讨图挖掘。第12章讨论进化计算和遗传算法。第13章探讨分布式知识发现，它使海量数据挖掘成为可能。最后两章以Web知识发现、认知神经科学为例，介绍知识发现的应用。 本书内容新颖，认真总结了作者的科研成果，取材国内外最新资料，反映了当前该领域的研究水平。论述力求概念清晰，表达准确，算法丰富，突出理论联系实际，富有启发性。 本书可以用作高等院校有关专业的研究生和高年级本科生的知识发现、数据挖掘、机器学习等课程教材，也可供从事知识发现、数据挖掘、机器学习、智能信息处理、模式识别、智能控制研究和知识管理的科技人员阅读参考。

知识发现（第二版） 本书总结了作者和中国科学院计算技术研究所智能科学实验室多年的科研成果，也吸取了国内外同行的研究成果和有关文献的精华，在此谨向这些成果和文献的作者表示感谢，他们的丰硕成果和贡献是本书学术思想的重要源泉。本书的顺利撰写离不开中国科学院计算技术研究所智能科学实验室同事们的贡献和支持，特别是何清、叶世伟、李晓黎、叶施仁、宫秀军、刘少辉、郑毅、郑金华、胡宏、张建、王军、张颖、潘谦红、吴斌、贾自艳、秦亮曦、游湘涛、任力安、李宝东、梁吉业、丁世飞、蒙祖强、施智平、李清勇、郑征、罗平、罗杰文、石志伟、石川、李志清、李志欣、马慧芳、庄福振、刘曦、崔志华、周菁等给予了帮助和支持，在此一并表示感谢。 本书研究工作得到自然科学基金重点项目“基于云计算的海量数据挖掘”（批准号： 61035003）、“基于感知学习和语言认知的智能计算模型研究”（批准号： 60435010）、“Web搜索与挖掘的新理论与方法”（批准号： 60933004）、自然科学基金项目“语义Web服务的逻辑基础”（批准号： 60775035）等的支持。感谢国家重点基础研究发展计划“基于视觉认知的非结构化信息处理理论与关键技术”（项目编号： 2007CB311000）、国家863高技术探索项目“软件自治愈与自恢复技术”（项目编号： 2007AA01Z132）等项目的支持。 本书内容新颖，反映了当前该领域国内外的研究水平。论述力求概念清晰，表达准确，算法丰富，突出理论联系实际，通过实例说明原理，富有启发性。本书可以用作高等院校有关专业的研究生和高年级本科生的知识发现、数据挖掘、机器学习等课程教材，也可供从事知...