Logic and Learning: Learning Comprehensible Theories from Structured Data - Couverture rigide
Livre 31 sur 42: Cognitive Technologies
Synopsis
This book provides an approach to knowledge representation, computation, and learning using higher-order logic. It is aimed at researchers, graduate students, and senior undergraduates working in computational logic and/or machine learning.
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Logic For Learning
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ISBN 10 : 3540420274
ISBN 13 : 9783540420279
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Logic for Learning: Learning Comprehensible Theories from Structured Data (Cognitive Technologies)
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Etat : Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has hardback covers. In good all round condition. No dust jacket. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,600grams, ISBN:9783540420279. N° de réf. du vendeur 3718243
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Logic for Learning - Cognitive Technologies - Learning Comprehensible Theories from Structured Data
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Hardcover. Etat : Near Fine. Etat de la jaquette : No Dust Jacket. (?); (?). This textbook presents a systematic approach to knowledge representation, computation, and learning using higher-order logic. It is aimed at researchers, graduate students, and senior undergraduates working in computational logic and/or machine learning. The book does not assume previous knowledge of either field. It is part of the Springer series Cognitive Technologies, which addresses subjects including natural-language processing, high-level computer vision, cognitive robotics, automated reasoning, and knowledge representation. ; 16x23.5x2cm; 267 pages. N° de réf. du vendeur 64612
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Logic and Learning : Learning Comprehensible Theories from Structured Data
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2003. 267 p. Unread book. Like new. 9783540420279 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 522 Hardcover: 23.4 x 1.6 x 15.6 cm. N° de réf. du vendeur 201575
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Logic for Learning
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is concerned with the rich and fruitful interplay between the fields of computational logic and machine learning. The intended audience is senior undergraduates, graduate students, and researchers in either of those fields. For those in computational logic, no previous knowledge of machine learning is assumed, and for those in machine learning no previous knowledge of computational logic is assumed.The logic used throughout the book is a higher-order one, since higher-order functions can have other functions as arguments and this capability can be exploited to provide abstractions for knowledge representation, methods for constructing predicates, and a foundation for logic-based computation.The book should be of interest to researchers in machine learning, especially those who study learning methods for structured data. Throughout, great emphasis is placed on learning comprehensible theories. The book serves as an introduction for computational logicians to machine learning, a particularly interesting and important application area of logic, and also provides a foundation for functional logic programming languages. 272 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783540420279
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