吉赛尔·巴帕。;Alex A.Freitas。 自动化数据挖掘算法的设计。一种进化计算方法。 （英语） Zbl 1183.68498号 自然计算系列柏林：施普林格出版社（ISBN 978-3-642-02540-2/hbk；978-3-442-02541-9/电子书）。xiii，187页。(2010). 传统上，数据挖掘被视为从数据中提取隐含的、先前未知的和潜在有用的信息。数据挖掘中使用的技术和相应的算法是从统计、机器学习、模式识别等不同领域借用来的。经典地，当使用数据挖掘模型时，研究人员必须手动设计自己的算法或应用其他算法，经过之前的修改，匹配要解决的具体问题。本书试图避免这种情况，提出了一种替代方案，包括自动生成新的数据挖掘算法。基本上，潜在用户只需要求计算机自动生成一个专门为其数据设计的新算法。这代表了一种使用数据挖掘算法的有趣方法，将传统方法与这种新方法进行比较肯定会加强这两种方法。从技术上讲，本书的主要贡献在第5章中介绍，作者在第5章中描述了一种新的遗传编程系统，以自动设计规则归纳算法，在第6章中，重点报告了评估新系统的计算实验结果。这本书将对数据挖掘领域和进化计算领域的研究生和研究人员有用。审核人：弗洛琳·戈鲁内斯库（克雷奥瓦） 引用于三文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68周05 非数值算法 68-02 与计算机科学有关的研究展览会（专著、调查文章） 关键词：规则归纳算法;数据挖掘，分类模型;进化算法;多目标优化;遗传程序设计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.L.Pappa}和\textit{A.A.Freitas}，自动化数据挖掘算法的设计。进化计算方法。柏林：施普林格出版社（2010；Zbl 1183.68498） 全文： 内政部