Знания и убеждения в интеллектуальном анализе данных; Физматлит, 2019

Рассматриваются методы достоверного (дедуктивного) и правдоподобного (абдуктивного, индуктивного) выводов в интеллектуальных системах различного назначения. Приводятся методы дедуктивного вывода на графовых структурах. Описываются как классические, так и немонотонные модальные логики: логики убеждения и знания, немонотонные логики Мак-Дермотта и Дойла, автоэпистемические логики Мура, логики умолчания Рейтера. Приводятся основы теории аргументации и методы абдуктивного вывода. Рассматриваются базовые принципы построения систем обучения и принятия решений и даются задачи обучения "без учителя" и "с учителем". Излагаются индуктивные методы для случая с неполной информацией и методы теории приближенных множеств. Во 2-е издание добавлены главы об исчислении высказываний и об исчислении предикатов первого порядка, а также о работе с реальными "зашумленными" базами данных в задаче индуктивного формирования понятий.

Допущено Министерством образования Российской Федерации в качестве учебного пособия для студентов вузов, обучающихся по направлениям "Прикладная математика и информатика", "Информатика и вычислительная техника" и специальностям "Прикладная информатика" (по направлениям) и "Прикладная математика и информатика".

Смотри также о книге.