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Relational Knowledge Discovery - Couverture rigide

Müller, M. E.

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

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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Éditeur
Cambridge University Press
Date d'édition
2012
Langue
anglais
ISBN 10 
0521190215
ISBN 13 
9780521190213
Reliure
Relié
Nombre de pages
278
Coordonnées du fabricant
non disponible
Personne responsable
Avery
https://www.avery.fr/

chemin des peupliers 27
Dardilly
France

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ISBN 10 :  052112204X ISBN 13 :  9780521122047
Editeur : Cambridge University Press, 2012
Couverture souple

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M. E. Müller
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M E Müller
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. 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 9780521190213

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