《知识发现(第2版)》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。<br />《知识发现(第2版)》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。<br />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。<br />《知识发现(第2版)》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。