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《数据挖掘与知识发现》关联规则、聚类分析、决策树、贝叶斯网络、人工神经网络、支持向量机、粗糙集、模糊集等数据挖掘模型与算法

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《数据挖掘教程》背景信息、相关概念、主要技术、分类、聚类和关联规则的常用算法、Web挖掘、空间、时序数据和序列

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《数据挖掘导论》数据、分类、关联分析、聚类和异常检测，涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，讨论概念和算法

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《数据挖掘_实用机器学习技术_原书第2版》各种模型(决策树，关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用，所存任缺陷的分析

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《高级人工智能》力求从理论、算法、系统、应用讨论人工智能的方法和关键技术，用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统

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《次协调逻辑与人工智能》编写协调逻辑基本原理，包括历史背景、现实原型、次协调逻辑命题演算，谓词演算、道义演算以及在集合论与辩证逻辑中的初步应用

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《人工智能技术与方法》介绍人工智能的主要原理与技术、方法，介绍现代智能技术的研究与发展，并从应用角度讨论实际问题的解决方法

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《游戏人工智能编程案例精粹》游戏角色的基本属性及常用数学方法、深入探讨游戏智能体状态机的实现、还对目标驱动的智能体的实现、触发器与模糊逻辑

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《PC游戏编程-人机博弈》详细披露了编写人机对弈程序的原理，技术和各种相关内容。包含一个完整的中国象棋人机对弈程序和一个完整的五子棋人机对弈程序实例

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《搜索引擎-信息检索实践》介绍了信息检索中的关键问题，如何影响搜索引擎的设计与实现，理论设计、实现和使用中的知识面广度与深度使用的搜索技术

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《具体数学-计算机科学基础》大师们诙谐、细腻的笔触，描绘着数学工作中的欢乐和忧伤，那些或平淡、或深刻、或严肃、或幽默的涂鸦，更让我们在轻松愉悦的心境下体会数学的美妙

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《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法、大规模高维数据集的聚类算法

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《人工免疫系统原理与应用》生物免疫系统、人工免疫系统原理、模型、机制研究、算法与进化、神经网络、工程

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《计算智能导论》人工神经网络、进化计算、计算群体智能、人工免疫系统和模糊系统、生物神经系统、生物进化过程、社会组织的群体行为、自然免疫系统

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《模式识别》贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法，以及统计学习理论和支持向量机

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《模式识别(清华大学)》聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法、特征提取和选择

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《机器学习与数据挖掘方法和应用》工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和控制，医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理

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《机器学习导论》涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式

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《自主移动机器人导论》任何成功的机器人的设计涉及到运动学、信号分析、信息论、人工智能和概率论等多个不同学科的综合

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《机器人学_智能机器人传感技术》机器人关节部位敏感线位移和角位移的非光学动觉传感器、接近觉、滑觉、热觉、温度、听觉