《知识表示和机器学习的预测和分析（Prediction and Analysis for Knowledge Representation and Machine Learning）》

学术界正在为统计和机器学习定义许多方法。这些方法用于识别系统的过程和从系统的感知数据创建的模型，帮助科学家生成或改进当前模型。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、生态学和气候科学领域，但对于复杂的场景，需要更多地研究从数据中学习。可以捕获结构和过程属性的高级知识表示方法对于为机器学习算法提供有意义的知识是必要的。它对理解困难的科学问题有重大影响。

《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架构，这些方法和架构将在研究中活跃。这些方法通过来自广泛研究主题的真实示例进行审查。有关机器学习中知识表示中实现的许多技术和算法的了解，请访问本图书的附加网站。

本书的关键特征：

• 检查所需知识表示的代表性充分性。
• 操纵知识表示的推理适当性，以产生从原始信息派生的新知识。
• 通过应用自动方法获取新知识来提高推理和获取效率。
• 使用最新技术涵盖知识表示和机器学习的主要挑战、关注点和突破。
• 描述知识表示和相关技术的思想及其应用，以帮助人类变得更好、更聪明。

本书是一本参考书，供在信息技术和计算机科学领域工作的研究人员和从业者在机器学习中的基本和高级概念的知识表示工作。现在，开发自适应、健壮、可扩展和可靠的应用程序以及为日常问题设计解决方案变得非常重要。编辑后的书将对行业人士有所帮助，也将帮助初学者和高级用户学习最新事物，包括基本和高级概念。