人工智能及其應(yīng)用蔡自興第四版733-資料下載頁(yè)
2025-02-20 16:13本頁(yè)面
【正文】 從大量數(shù) 據(jù)中辨識(shí)出有效的 、 新穎的 、 潛在有用的 、 并可被理解的 模式的高級(jí)處理過(guò)程 。 ? 數(shù)據(jù)集 、 新穎 、 潛在有用 、 可被人理解的 、 模式 、 高級(jí)過(guò)程 26 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的處理過(guò)程 1. 數(shù)據(jù)選擇 。根據(jù)用戶的需求從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取與 KDD相關(guān)的數(shù)據(jù)。 2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理 。主要是對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工，檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性，對(duì)丟失的數(shù)據(jù)利用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行填補(bǔ)，形成發(fā)掘數(shù)據(jù)庫(kù)。 知識(shí)發(fā)現(xiàn) 27 3. 數(shù)據(jù)變換 。即從發(fā)掘數(shù)據(jù)庫(kù)里選擇數(shù)據(jù) 。根據(jù)用戶要求，確定 KDD的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)何種類型的知識(shí)。 5. 知識(shí)評(píng)價(jià) 。這一過(guò)程主要用于對(duì)所獲得的規(guī)則進(jìn)行價(jià)值評(píng)定，以決定所得的規(guī)則是否存入基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)。 知識(shí)發(fā)現(xiàn) 28 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法 ：統(tǒng)計(jì)方法是從事物的外在數(shù)量上的表現(xiàn)去推斷該事物可能的規(guī)律性。 （ 1）傳統(tǒng)方法： 收集數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，進(jìn)行推理（回歸分析，判別方法，聚類分析，探索性分析） （ 2）模糊集 （ 3）支持向量機(jī)（ SVM） （ 4）粗糙集： 具有三值隸屬函數(shù)的模糊集，肯定屬于、也許屬于、肯定不屬于該概念。 知識(shí)發(fā)現(xiàn) 29 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)方法 （ 1）規(guī)則歸納 如： AQ算法 （ 2）決策樹(shù) （ 3）范例推理 （ 4）貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò) （ 5）科學(xué)發(fā)現(xiàn) 如： BACON系統(tǒng) （ 6）遺傳算法 3. 神經(jīng)計(jì)算方法 (MLP、 BP、 Hopfield、RBF) ：可視化（ visualization）就是把數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)轉(zhuǎn)化為可視的表示形式的過(guò)程。 30 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用 ?知識(shí)發(fā)現(xiàn)已在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用?，F(xiàn)在，知識(shí)發(fā)現(xiàn)已在銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、零售業(yè)、醫(yī)療保健、工程和制造業(yè)、科學(xué)研究、衛(wèi)星觀察和娛樂(lè)業(yè)等行業(yè)和部門得到成功應(yīng)用，為人們的科學(xué)決策提供很大幫助。 知識(shí)發(fā)現(xiàn) 31 ? 金融 – （ 1）市場(chǎng)分析與預(yù)測(cè) – （ 2）帳戶分類、信用評(píng)估 ? 保險(xiǎn) – （ 1）潛在客戶評(píng)估、分析 – （ 2）索賠合理性分析 ? 制造業(yè)（生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化） ? 市場(chǎng)與零售業(yè)（銷售、庫(kù)存、需求、零售點(diǎn)、價(jià)格等的分析與預(yù)測(cè)） ? 醫(yī)療業(yè)（醫(yī)療診斷） ? 司法（ FAIS系統(tǒng)，識(shí)別洗錢、詐騙、犯罪分析） ? 工程與科學(xué)（星體發(fā)現(xiàn)） 32 小結(jié) 本章只對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)作個(gè)入門介紹。 機(jī)器學(xué)習(xí)在過(guò)去十多年中獲得較大發(fā)展。今后機(jī)器學(xué)習(xí)將在理論概念、計(jì)算機(jī)理、綜合技術(shù)和推廣應(yīng)用等方面開(kāi)展新的研究。其中，對(duì)結(jié)構(gòu)模型、計(jì)算理論、算法和混合學(xué)習(xí)的開(kāi)發(fā)尤為重要。在這些方面，有許多事要做，有許多新問(wèn)題需要人們?nèi)ソ鉀Q 。 33 演講完畢，謝謝觀看！
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