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factorization models multi relational data de drumond lucas (13 résultats)
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Factorization Models for Multi-Relational Data
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
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Factorization Models for Multi-Relational Data (Paperback or Softback)
Vendeur : BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Etats-Unis
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Factorization Models for Multi-Relational Data
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 27,69
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Factorization Models for Multi-Relational Data
Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-Unis
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Factorization Models for Multi-Relational Data
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Factorization Models for Multi-Relational Data
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 28,92
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. Factorization Models for Multi-Relational Data | Lucas Drumond | Taschenbuch | 136 S. | Englisch | 2014 | Cuvillier | EAN 9783954047345 | Verantwortliche Person für die EU: Cuvillier Verlag, Nonnenstieg 8, 37075 Göttingen, info[at]cuvillier[dot]de | Anbieter: preigu.
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Factorization Models for Multi-Relational Data
Vendeur : PBShop.store US, Wood Dale, IL, Etats-Unis
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Factorization Models for Multi-Relational Data
Vendeur : PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Royaume-Uni
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Factorization Models for Multi-Relational Data
Langue: anglais
Edité par Cuvillier, Cuvillier Jun 2014, 2014
ISBN 10 : 3954047349 ISBN 13 : 9783954047345
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 24,89
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Mining multi-relational data has gained relevance in the last years and found applications in a number of tasks like recommender systems, link prediction, RDF mining, natural language processing, protein-interaction prediction and social network analysis just to cite a few. Appropriate machine learning models for such tasks must not only be able to operate on large scale scenarios, but also deal with noise, partial inconsistencies, ambiguities, or duplicate entries in the data. In recent years there has been a growing interest on multi-relational factorization models since they have shown to be a scalable and effective approach for multi-relational learning. This thesis formalizes the relational learning problem and investigates open issues in the state-of-the-art factorization models for multi-relational data. Specifically it studies how to deal with the open world assumption present in many real world relational datasets and how to optimize models for multiple target relations. 136 pp. Englisch.
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Factorization Models for Multi-Relational Data
Langue: anglais
Edité par Jentzsch-Cuvillier, Annette, 2014
ISBN 10 : 3954047349 ISBN 13 : 9783954047345
EUR 24,89
Expédition à EUR 48,99
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Factorization Models for Multi-Relational Data
Langue: anglais
Edité par Cuvillier, Cuvillier Jun 2014, 2014
ISBN 10 : 3954047349 ISBN 13 : 9783954047345
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
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EUR 24,89
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Mining multi-relational data has gained relevance in the last years and found applications in a number of tasks like recommender systems, link prediction, RDF mining, natural language processing, protein-interaction prediction and social network analysis just to cite a few. Appropriate machine learning models for such tasks must not only be able to operate on large scale scenarios, but also deal with noise, partial inconsistencies, ambiguities, or duplicate entries in the data. In recent years there has been a growing interest on multi-relational factorization models since they have shown to be a scalable and effective approach for multi-relational learning. This thesis formalizes the relational learning problem and investigates open issues in the state-of-the-art factorization models for multi-relational data. Specifically it studies how to deal with the open world assumption present in many real world relational datasets and how to optimize models for multiple target relations.Cuvillier Verlag, Nonnenstieg 8, 37075 Göttingen 136 pp. Englisch.
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Factorization Models for Multi-Relational Data
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Mining multi-relational data has gained relevance in the last years and found applications in a number of tasks like recommender systems, link prediction, RDF mining, natural language processing, protein-interaction prediction and social network analysis just to cite a few. Appropriate machine learning models for such tasks must not only be able to operate on large scale scenarios, but also deal with noise, partial inconsistencies, ambiguities, or duplicate entries in the data. In recent years there has been a growing interest on multi-relational factorization models since they have shown to be a scalable and effective approach for multi-relational learning. This thesis formalizes the relational learning problem and investigates open issues in the state-of-the-art factorization models for multi-relational data. Specifically it studies how to deal with the open world assumption present in many real world relational datasets and how to optimize models for multiple target relations.
