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摘要概念是知识表示的基本认知单元,它由外延和内涵两部分构成由于概念的外延与内涵可以相互诱导,所概念的外延和内涵中一旦有一个被确定下来,那么这个概念也就随之确定,概念认知是将属于这一概念的特征鳳性筛选出来,同时把不于这一概念的特征婳性排除,即通过确定内涵的方式获得櫶念,它采用特定的认知方法米完成概念的识别当前,概念认知正逐渐借鉴认知科学领域中的一些研究思想,不断地完善自身理论与方法.然而,现有的概念认知方法要求假定概念认知算子具有完全认知功能,但现实中由于个体认知的局限性往往会出现认知不完全的现象

随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还 是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有 侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问 题。我们结合美团在机器学习上的实践，进行一个实战（InAction）系列的介绍（带“机器 学习InAction系列”标签的文章），介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技 术、经验和技巧。本文主要结合实际问题，概要地介绍机器学习解决实际问题的整个流