ویرایش به‌روز، توسعه‌یافته و معتبر دایره‌المعارف یادگیری ماشین و داده‌کاوی،‌ برای آن دسته از افرادی که خواهان ورود به تمام جنبه‌های رشته وسیع یادگیری ماشین و داده‌کاوی هستند، یک دسترسی آسان به اطلاعات اصلی این رشته فراهم می‌کند.
این کتاب جامع، شامل 800 ورودی است که 150 تای آن به‌روز یا اضافه شده‌اند، مملو از منابع ادبی ارزشمند است و پورتالی از اطلاعات دقیق‌تر در زمینه موضوعات ارائه‌شده،‌ برای خواننده فراهم می‌کند.
موضوعات این کتاب، شامل یادگیری و منطق، داده‌کاوی، کاربردها، متن‌کاوی،‌ یادگیری آماری، یادگیری تقویتی، الگو‌کاوی، گراف‌کاوی، داده‌کاوی رابطه‌ای، محاسبات تکاملی، نظریه اطلاعات،‌ کلونینگ یا شبیه‌سازی رفتار و بسیاری موارد دیگر می‌باشد. موضوعات کتاب توسط یک هیئت مشورتی بین‌المللی برجسته، انتخاب شده‌اند. هر ورودی به‌‌صورت جامع بررسی و کارشناسی شده است و شامل تعریف، کلمات کلیدی،‌ تصویر،‌ کاربردها، کتاب‌شناسی و لینک به آثار مرتبط می‌باشد.
مطالب توضیحی و آموزشی کتاب، آن را به یک منبع کاربردی برای دانشجویان، دانشگاهیان یا متخصصانی که روش‌های یادگیری ماشین و داده‌کاوی را در پروژه‌های خود به کار گرفته‌اند،‌ تبدیل شده است.
تکنیک‌های یادگیری ماشین و داده‌کاوی، کاربردهای بی‌شماری ازجمله در علم داده‌ها دارند و این منبع برای تمام کسانی که به ‌دنبال دسترسی سریع به اطلاعات مهم این مبحث هستند، ضروری است.

حل مسئله، بخشی ضروری در هر رشته علمی است که دو جزء دارد: (1) شناسایی مسئله و فرمول و (2) راه حلی برای مسئله فرموله‌شده. یک جزء می‌تواند مسئله حول استفاده از تکنیک‌های ad hoc خود را حل کند یا تکنیک‌هایی که راه حل‌های کارآمدی برای مسائل مشابه بوجود می‌آورند را دنبال کند. این به درک درستی از تکنیک‌های مختلف طراحی الگوریتم، چگونگی و زمان استفاده از آنها برای فرمول‌بندی راه حل‌ها و زمینه مناسب برای هریک از آنها نیاز دارد. “الگوریتم‌ها؛ تکنیک‌های طراحی و تجزیه‌و‌تحلیل” از مطالعه طراحی الگوریتم با ارائه مفیدترین تکنیک‌ها و نشان دادن آنها با نمونه‌های متعددی که بر تکنیک‌های طراحی در حل مسائل به جای مباحث الگوریتم‌هایی همچون جستجو و مرتب‌سازی تاکید دارد؛ حمایت می‌کند.