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.

اگر شما آماده تفحص در چارچوب نگاشت‌کاهش (MapReduce) جهت پردازش مجموعه داده‌های بزرگ هستید، این کتاب عملی شما را قدم‌به‌قدم از طریق الگوریتم‌ها و ابزارهایی که برای ساخت برنامه‌های کاربردی نگاشت‌کاهش توزیع‌شده با Apache Hadoop یا Apache Spark نیاز دارید همراهی می‌کند. هر فصل دستورالعملی برای حل مسائل محاسباتی عظیم فراهم می‌کند. شما نحوه اجرای راه‌حل نگاشت‌کاهش مناسب توسط کد که می‌توانید در پروژه‌های خود استفاده کنید را خواهید آموخت. دکتر محمود پارسیان الگوریتم‌های اساسی طراحی، تکنیک‌های بهینه‌سازی، داده‌کاوی و راه‌حل‌های یادگیری ماشین برای مسائلی در زمینه بیوانفورماتیک، ژنومیک، آمار و تحلیل شبکه اجتماعی را پوشش می‌دهد. این کتاب شامل یک نمای کلی از MapReduce ،Hadoop و Spark است.

تلاش‌های پژوهشی در دهه‌های اخیر، تمرکز قابل توجهی بر زمینه محاسبات طبیعی داشته‌اند. یک رشته خاص از این تحقیق مربوط به توسعه الگوریتم‌های محاسباتی با استفاده از الهاماتی که از سیستم‌ها و پدیده‌هایی که در جهان طبیعی رخ می‌دهند، می‌باشد. این الگوریتم‌های محاسباتی الهام‌گرفته‌شده ثابت کرده‌اند که در حل مسائل در حوزه‌های گوناگون مانند علم مدیریت، بیوانفورماتیک، امور مالی، بازاریابی، مهندسی، معماری و طراحی موفق بوده‌اند.
این کتاب معرفی جامعی از الگوریتم‌های محاسبات طبیعی ارائه می‌دهد. و برای محققان دانشگاهی و صنعتی و دوره‌های کارشناسی و کارشناسی ارشد محاسبات طبیعی در علوم کامپیوتر، مهندسی و علم مدیریت مناسب می‌باشد.

این کتاب جامع یک شرح روشن و منسجم از مهم‌ترین ابزارها و تکنیک‌های اصلی در الگوریتم‌های پارامتری ارائه می‌دهد و یک راهنمای کامل در این حوزه می‌باشد. بسیاری از پیشرفت‌های اخیر در این زمینه را پوشش می‌دهد، ازجمله کاربردهای جداسازی مهم، شاخه مبنی بر برنامه‌ریزی خطی، روش‌هایی برای به دست آوردن الگوریتم‌های سریع‌تر در تجزیه درخت و غیره. تعدادی از نتایج قدیمی‌تر به روش‌ مدرن و آموزشی بازبینی و شرح داده شده‌اند.
این کتاب یک جعبه ابزار از تکنیک‌های الگوریتم فراهم کرده و هر فصل درمورد یک نمونه الگوریتمی خاص بحث می‌کند. همه نتایج و مفاهیم در یک سطح قابل دسترس برای فارغ‌التحصیلان و دانشجویان مقطع کارشناسی پیشرفته مطرح شده است. هر فصل شامل تمرینات، همراه با بسیاری نکات می‌باشد.