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Relational Knowledge Discovery - Couverture souple

 
9780521122047: Relational Knowledge Discovery

Synopsis

Introductory textbook presenting relational methods in machine learning.

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À propos de l?auteur

M. E. Mueller is a Professor of Computer Science at the Bonn-Rhein-Sieg University of Applied Sciences.

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9780521190213: Relational Knowledge Discovery

Edition présentée

ISBN 10 :  0521190215 ISBN 13 :  9780521190213
Editeur : Cambridge University Press, 2012
Couverture rigide

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Müller, M. E.
Edité par Cambridge University Press, 2012
ISBN 10 : 052112204X ISBN 13 : 9780521122047
Ancien ou d'occasion Couverture souple

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M�ller, M. E.
Edité par Cambridge University Press, 2012
ISBN 10 : 052112204X ISBN 13 : 9780521122047
Neuf Couverture souple

Vendeur : Labyrinth Books, Princeton, NJ, Etats-Unis

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Müller, M. E.
Edité par Cambridge University Press, 2012
ISBN 10 : 052112204X ISBN 13 : 9780521122047
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Müller, M. E.
Edité par Cambridge University Press, 2012
ISBN 10 : 052112204X ISBN 13 : 9780521122047
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M.E. Muller
ISBN 10 : 052112204X ISBN 13 : 9780521122047
Neuf Paperback

Vendeur : Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Etats-Unis

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Paperback. Etat : new. Paperback. What is knowledge and how is it represented? This book focuses on the idea of formalising knowledge as relations, interpreting knowledge represented in databases or logic programs as relational data and discovering new knowledge by identifying hidden and defining new relations. After a brief introduction to representational issues, the author develops a relational language for abstract machine learning problems. He then uses this language to discuss traditional methods such as clustering and decision tree induction, before moving onto two previously underestimated topics that are just coming to the fore: rough set data analysis and inductive logic programming. Its clear and precise presentation is ideal for undergraduate computer science students. The book will also interest those who study artificial intelligence or machine learning at the graduate level. Exercises are provided and each concept is introduced using the same example domain, making it easier to compare the individual properties of different approaches. What is knowledge and how is it represented? This introductory textbook presents relational methods in machine learning. Its clear and precise presentation is ideal for undergraduate computer science students and it will also interest those who study artificial intelligence or machine learning at the graduate level. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9780521122047

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Müller, M. E.
Edité par Cambridge University Press, 2012
ISBN 10 : 052112204X ISBN 13 : 9780521122047
Neuf Couverture souple

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M.E. Mueller
Edité par Cambridge University Press, 2012
ISBN 10 : 052112204X ISBN 13 : 9780521122047
Neuf Paperback / softback
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Paperback / softback. Etat : New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days 550. N° de réf. du vendeur C9780521122047

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M. E. M�ller
ISBN 10 : 052112204X ISBN 13 : 9780521122047
Neuf Paperback

Vendeur : Chiron Media, Wallingford, Royaume-Uni

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Muller, M. E.
Edité par Cambridge Univ Pr, 2012
ISBN 10 : 052112204X ISBN 13 : 9780521122047
Neuf Paperback
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni

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Paperback. Etat : Brand New. 1st edition. 288 pages. 9.61x6.77x0.63 inches. In Stock. This item is printed on demand. N° de réf. du vendeur __052112204X

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M.E. Muller
ISBN 10 : 052112204X ISBN 13 : 9780521122047
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Vendeur : CitiRetail, Stevenage, Royaume-Uni

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Paperback. Etat : new. Paperback. What is knowledge and how is it represented? This book focuses on the idea of formalising knowledge as relations, interpreting knowledge represented in databases or logic programs as relational data and discovering new knowledge by identifying hidden and defining new relations. After a brief introduction to representational issues, the author develops a relational language for abstract machine learning problems. He then uses this language to discuss traditional methods such as clustering and decision tree induction, before moving onto two previously underestimated topics that are just coming to the fore: rough set data analysis and inductive logic programming. Its clear and precise presentation is ideal for undergraduate computer science students. The book will also interest those who study artificial intelligence or machine learning at the graduate level. Exercises are provided and each concept is introduced using the same example domain, making it easier to compare the individual properties of different approaches. What is knowledge and how is it represented? This introductory textbook presents relational methods in machine learning. Its clear and precise presentation is ideal for undergraduate computer science students and it will also interest those who study artificial intelligence or machine learning at the graduate level. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9780521122047

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