文本挖掘原理

作者：  程显毅，朱倩编著

出版社：科学出版社,2010

简介：　　 在信息时代，存储大量数据比较容易。通过Web、企业内部网、电传新 　　。闻获得的文本数量在急剧增加，这导致信息过载。然而，数据量虽然增 　　加了，但可用的信息却在减少。文本挖掘是一个新的令人振奋的研究领域 　　，其试图通过综合数据挖掘、机器学习、自然语言处理、信息检索和知识 　　管理等技术来解决信息过载问题。 　　 文本挖掘包括文本集合的预处理(文本分类、信息抽取)、中间结果存 　　储、中间结果分析技术(分布分析、聚类、趋势分析、关联规则抽取)和最 　　终结果的可视化。它与关联分析类似，为人们提供了分析海量文本数据的 　　新工具，并且通过学习模式来指导抽取实体关系。 　　 本书首先讨论了文本挖掘的总体结构以及文本挖掘预处理算法，然后 　　深入地研究了文本挖掘核心操作，最后探讨真实世界中文本挖掘的主要应 　　用和DIAL，弥补了理论和实践的脱节。 　　 本书主要可供对文本挖掘感兴趣的本科高年级学生、研究生、研究人 　　员和专业开发人员参考，对从事文本挖掘开发和使用文本挖掘系统的人也 　　会有很大帮助。 　　

深度学习与R语言

作者：  程显毅

出版社：机械工业出版社 2017年06月

简介：
近年来，深度学习可谓是机器学习方向的明星概念，不同的深度学习模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩。
在许多场合都有这样的需求“如何对感兴趣的领域快速理解和使用深度学习技术?”答案涉及复杂的数学、编程语言(如C、C++和Java)。但随着R的兴起,现在使用深度学习技术比以往更容易。因为R易学易用，不要求很扎实的编程基础，它被广泛地应用于机器学习实践和教学中。即使对R语言不是很了解的用户也可以通过一些包来搭建深度学习网络。
全书11章，分为原理篇（第1~8章）和应用篇（第9~11章）。原理篇按照深度学习的发展过程，主要讨论了浅层神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、递归神经网络、自编码网络、受限玻耳兹曼机和深度置信网。应用篇讨论R环境部署深度学习环境的一些策略，包括：MXNetR、H2O和其他深度学习R包以及一些典型的应用。
本书可用作本科高年级机器学习课程参考书或数据科学课程教材，也可供对人工智能、机器学习感兴趣的读者参考阅读。

数据分析师养成宝典

作者：  程显毅

出版社：机械工业出版社 2018年04月

简介：
在数据为主导的今天，对于一种已经成型的模型，“怎么用”通常不是问题，用个软件或者编几行程序就能得到结果了，问题一般都出在模型“什么时候用”和“用完了，然后呢”。《数据分析师养成宝典》就集中讨论后面两件事情。
《数据分析师养成宝典》共27章，分为业务理解篇（第1~4章）、指标设计篇（第5~7章）、数据建模篇（第8~16章）、价值展现篇（第17~19章）和实战进阶篇（第20~27章）。业务理解篇的目的是让读者建立正确的思维观，理解数据，熟悉业务；指标设计篇学习把数据转换为专家数据的一些技巧；数据建模篇以R语言为计算平台实施数据分析全过程；价值展现篇主要讨论如何撰写有价值的数据分析报告；实战进阶篇通过对8个经典案例的分析，使读者能够把学到的思维方法、实施工具应用到解决实际问题中，把数据变成价值。
本书可供数据科学相关技术人员阅读，也可作为高等院校数据科学相关专业的教材或培训教材，以及数据分析爱好者的参考读物。

中文信息抽取原理及应用

作者：  程显毅，朱倩，王进编著

出版社：科学出版社,2010

简介：　　 由于网上的信息载体主要是文本，所以信息抽取技术对于那些把互联 　　网当成是知识来源的人来说是至关重要的。信息抽取系统可以看成是把信 　　息从不同文档中转换成结构化数据系统。因此，成功的信息抽取系统将把 　　互联网变成巨大的数据库。信息抽取技术是近十年来发展起来的新领域， 　　遇到许多新的机遇和挑战。 　　 全书分两篇(原理篇共11章、应用篇共7章)。原理篇主要讨论了信息抽 　　取(IE)概念、任务、挑战和评测方法；基于NLP、统计、认知的信息抽取方 　　法；命名实体识别、共指消解、模板填充、Web信息抽取等。应用篇介绍了 　　两个开发工具(GATE和WHISK)，分析了IE在人机接口、电子交易、智能交通 　　、竞争情报、问答系统、自动文摘等领域的应用。 　　 本书可作为本科高年级数据挖掘课程的参考书或研究生自然语言处理 　　课程的教材，也可作为智能应用系统开发的参考资料。 　　

离散数学与算法化思维

作者：  程显毅，李医民编著

出版社：清华大学出版社,2013

简介：《21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术:离散数学与算法化思维》是作者根据多年的教学经验和较成熟的教案整理而成。从计算机科学的角度，不是从数学的角度讨论离散数学主题。将最基本、最重要的内容选入，并努力做到简明扼要、深入浅出，既保持各主题的独立性，又展现出它们的密切联系。《21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术:离散数学与算法化思维》可作为高等学校计算机专业、信息管理等相关专业离散数学课程教材，也可供从事信息科学的有关技术人员学习参考。

面向agent开发环境JACK的实践

作者：  程显毅，聂文惠，谢军编著

出版社：科学出版社,2009

简介：《面向agent开发环境JACK的实践》讲述了:面向agent的开发平台JACK完全建立在Java程序语言的基础上，它除了包含Java开发环境的所有组件之外，还提供了特殊的扩展来实现agent的行为，支持BDI和team。面向agent的程序是一个先进的软件模拟范例，主要应用在展示类似人类行为的、会推理的特殊领域，非常适合于如分布式的商务系统、智能工具和模拟、航空交通管理等领域。《面向agent开发环境JACK的实践》是http：//www.agent-software.com/shared/resources/index.html所提供的JACK用户手册基础上，结合多年的开发实践经验整理而成，第1、2章主要论述了面向agent编程（AOP）的需求，第3章介绍了JACKagent的语法，第4章介绍JACK的开发环境，第5章介绍JACK team的语法，第6章介绍JACK的可视化编程工具，第7章结合实践，详细分析了JAcK程序设计的过程，附录中列出了已经商品化的智能体开发工具清单。 《面向agent开发环境JACK的实践》是一本工具书，可作为高等学校电子信息、自动化、自动控制、机电工程、计算机及其他相关专业研究生和本科高年级学生的“知识工程”课程教材，也可供从事agent应用系统开发的科技工作者参考。 《面向agent开发环境JACK的实践》结合多个多agent系统的统计案例，利用JACK提供的语法，给出了基于JACK的多agent系统的设计方法，包括BDI、tean、可视化等非常重要的概念。通过对《面向agent开发环境JACK的实践》的学习，读者可以实现对一些稍复杂的多agent系统的开发。

面向智能体的知识工程

作者：  程显毅，刘一松，晏立编著

出版社：科学出版社,2008

简介：　　 本书是从代表未来计算模式——智能体的视角论述知识工程的基本概念 　　、方法和技术。全书共分11章，第1章论述知识工程问题的提出；第2章给出 　　智能体的评价标准——理性；第3、4、7、8章分别讨论了智能体工作的四种 　　策略：目标、逻辑、效用、学习；第5章讨论了智能体工作的基础知识表示 　　——本体；第6章讨论了常识及其推理；第9章和第10章详细介绍了知识系统 　　开发环境Prolog及知识系统应用案例；第11章讨论了多智能体及其通信问题 　　。 　　 本书既是一本专著，也可作为高等学校电子信息、自动化、机电工程、 　　计算机及其他相关专业研究生和本科高年级知识工程或人工智能的课程教材 　　，还可供从事知识系统教学、研究、开发和应用的科技工作者参考。 　　

Visual Basic程序设计教程

作者：  段旭，程显毅主编

出版社：江苏大学出版社,2013

简介：　　《Visual Basic程序设计教程/卓越工程技术人才培养特色教材》按照最新考试大纲和最新指定教程的要求，全面介绍了相关考试的重点和难点，还有配套习题帮助考生学习和备考。全书共14章，主要介绍了VisualBasic的基础知识，VisualBasic语言的常用对象、基本控件及开发简单VisualBasic程序的步骤，以及3种基本控制结构、数组、过程和数据库等知识。另外，《Visual Basic程序设计教程/卓越工程技术人才培养特色教材》还配有《VisualBasic程序设计实验实训教程》，为学生提供配套的实验教材。

大数据技术导论

作者：  程显毅

出版社：机械工业出版社 2019年04月

简介：

大数据技术导论

作者：  程显毅

出版社：机械工业出版社 2019年04月

简介：

大数据技术导论

作者：  程显毅

出版社：机械工业出版社 2019年04月

简介：

大数据技术导论

作者：  程显毅

出版社：机械工业出版社 2019年04月

简介：

大数据技术导论

作者：  程显毅

出版社：机械工业出版社 2019年04月

简介：

大数据技术导论

作者：  程显毅

出版社：机械工业出版社 2019年04月

简介：

大数据技术导论

作者：  程显毅

出版社：机械工业出版社 2019年04月

简介：

大数据技术导论

作者：  程显毅

出版社：机械工业出版社 2019年04月

简介：

R语言（第2版）

作者：  刘鹏、程显毅、孙丽丽、林道荣

出版社：清华大学出版社 2022-07-01

简介： 本书通过Titanic 数据分析案例，深入浅出地介绍了R 语言在大数据分析应用中的相关知识，包括：数据准备、数据清洗、数据探索、数据变换、特征工程、数据建模、模型评估、模型部署等。全书共13章，第1～3 章介绍R 语言的开发环境和基本语法；第4～8 章按数据分析生命周期讨论R语言的实现；第9 章高级编程相对独立，主要解决复杂问题可能用到的程序结构；第10、11 章与机器学习有关，内容偏难，但通过Rattle 包回避了算法底层技术的难点；第12、13 章通过两个实际项目，让读者体验数据处理的全过程以及业务对分析的重要性。本书力求以简洁、精练、理论与实践相结合的方式，让读者快速掌握R 语言。 本书既可作为数据分析相关课程的教材，也可作为数据分析爱好者的参考资料。

大数据技术导论(十三五普通高等教育规划教材)

作者：  编者:程显毅

出版社：机械工业 2019-04-01

简介：