[软件工程中的机器学习应用]

　　Du Zhang California State University, USA 　　Jeffrey J.P.Tsai University of Illinois,
　　Chicago, USA(Eds.)
　　Machine Learning
　　Applications in Software
　　Engineering
　　Series on Software Engineering and Knowledge Engineering� Vol. 16
　　2005,355Ppp.
　　ISBN 9789812560940
　　
　　软件工程中的
　　机器学习应用
　　
　　D�张J�J�P�特赛编
　　本书是《软件工程与知识工程》丛书的第16卷。Brooks在其经典的论文“无银弹”中对于在变化的环境中开发和维护大量软件系统的挑战已经做出了具有说服力的阐述。复杂性、一致性、可变性和隐形性，这些都是在开发大型软件中固有的基本困难。
　　人们提出了许多演化或者递增改进的办法，每一种改进办法都试图致力于改进这些基本困难的某些方面。人工智能技术对软件工程的应用产生了某些令人振奋的结果。这些成功的人工智能技术包括了基于知识的方法，自动推理、专家系统、启发式搜索策略、时态逻辑、规划及模式识别。为了最终克服这些基本的困难，人工智能技术能够发挥重要的作用。而作为人工智能的一个子领域，机器学习涉及一个问题，即如何建立一个计算机程序，该程序通过经验能够改进它们在执行某些任务时的性能。
　　机器学习专门致力于创造并且编译可验证的知识，而这些知识与人工制品的设计与构建相关。机器学习领域包括了监督学习、无监督学习和增强学习，它已经被证明在许多的应用领域中具有极大的实用价值。软件工程领域已成为一块沃土，在那里许多软件开发和维护的任务可以系统地阐述为学习问题和依据学习算法的方法。本书涉及了在软件工程中的机器应用这个主题，它提供了对机器学习的综述，总结了这个领域中的最新实践，给出了对现有工作的分类，提供了某些应用准则。书中还包括了在该研究领域中先前发表的论文集合。
　　本书由9章组成。第1章机器学习与软件工程介绍；第2章预测和估计中的机器学习应用；第3章属性与模型发现中的机器学习应用；第4章变换中的机器学习应用；第5章生成与合成中的机器学习应用；第6章重复使用中的机器学习应用；第7章需求获取中的机器学习应用；第8章开发知识管理中的机器学习应用；第9章准则与结论。
　　本书可供软件工程以及机器学习专业的研究人员和研究生阅读参考。也可供从事软件开发工作的人员阅读。
　　胡光华，高级软件工程师
　　(原中国科学院物理学研究所)
　　Hu Guanghua, Senior Software Engineer
　　(Former Institute of Physics,the Chinese Academy of Sciences)