许多统计和机器学习的方法正在被定义。这些方法用于从系统的感知数据创建模型，帮助科学家生成或改进当前的模型。机器学习在科学领域得到了广泛的研究，特别是在生物信息学、经济学、社会科学、生态学和气候科学等领域，但从数据中学习需要在复杂的情况下进行更多的研究。要为机器学习算法提供有意义的知识，就必须采用能够捕获结构和过程属性的高级知识表示方法。它对理解困难的科学问题有重大影响。
这本《知识表示和机器学习的预测和分析》展示了各种知识表示和机器学习方法和体系结构，将在研究领域活跃。这些方法被回顾与现实生活的例子，从广泛的研究主题。本书的网站提供了许多在机器学习知识表示中实现的技术和算法的理解。
特点:
检查所需知识表示的表示充分性
掌握知识表示的推理充分性，以便从原始信息中产生新的知识
运用自动方法获取新知识，提高推理和获取效率
使用最新的技术，涵盖知识表示和机器学习方面的主要挑战、关注和突破 描述知识表示的思想和相关技术，以及它们的应用，以帮助人类变得更好、更智能 这本书作为研究人员和实践者谁是在信息技术和计算机科学领域的知识表示和机器学习的基本和先进的概念的研究人员和实践者的参考书。如今，开发自适应的、文件的、可扩展的和可靠的应用，以及为日常问题设计解决方案已经变得非常重要。这本书将有助于行业人士，也将帮助初学者和高级用户学习最新的东西，其中包括基本和先进的概念。
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