Logical relational learning (29 résultats)
Langue : anglais
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Paperback. Etat : Brand New. 388 pages. 9.00x6.00x0.91 inches. In Stock.
Langue : anglais
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Hardcover. Etat : Brand New. 1st edition. 388 pages. German language. 9.45x6.38x1.02 inches. In Stock.
Langue : anglais
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Langue : anglais
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Iusethetermlogicalandrelationallearning torefertothesub eldofarti cial intelligence,machinelearninganddataminingthatisconcernedwithlearning in expressive logical or relational representations. It is the union of inductive logic programming, (statistica…l) relational learning and multi-relational data mining, which all have contributed techniques for learning from data in re- tional form. Even though some early contributions to logical and relational learning are about forty years old now, it was only with the advent of - ductive logic programming in the early 1990s that the eld became popular. Whereas initial work was often concerned with logical (or logic programming) issues,thefocushasrapidlychangedtothediscoveryofnewandinterpretable knowledge from structured data, often in the form of rules, and soon imp- tant successes in applications in domains such as bio- and chemo-informatics and computational linguistics were realized. Today, the challenges and opp- tunities of dealing with structured data and knowledge have been taken up by the arti cial intelligence community at large and form the motivation for a lot of ongoing research. Indeed, graph, network and multi-relational data mining are now popular themes in data mining, and statistical relational learning is receiving a lot of attention in the machine learning and uncertainty in art- cial intelligence communities. In addition, the range of tasks for which logical and relational techniques have been developed now covers almost all machine learning and data mining tasks.
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Taschenbuch. Etat : Neu. Logical and Relational Learning | Luc De Raedt | Taschenbuch | Cognitive Technologies | xv | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9783642057489 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Iusethetermlogicalandrelationallearning torefertothesub eldofarti cial intelligence,machinelearninganddataminingthatisconcernedwithlearning in expressive logical or relational representations. It is the union of inductive logic programming, (statistical) rela…tional learning and multi-relational data mining, which all have contributed techniques for learning from data in re- tional form. Even though some early contributions to logical and relational learning are about forty years old now, it was only with the advent of - ductive logic programming in the early 1990s that the eld became popular. Whereas initial work was often concerned with logical (or logic programming) issues,thefocushasrapidlychangedtothediscoveryofnewandinterpretable knowledge from structured data, often in the form of rules, and soon imp- tant successes in applications in domains such as bio- and chemo-informatics and computational linguistics were realized. Today, the challenges and opp- tunities of dealing with structured data and knowledge have been taken up by the arti cial intelligence community at large and form the motivation for a lot of ongoing research. Indeed, graph, network and multi-relational data mining are now popular themes in data mining, and statistical relational learning is receiving a lot of attention in the machine learning and uncertainty in art- cial intelligence communities. In addition, the range of tasks for which logical and relational techniques have been developed now covers almost all machine learning and data mining tasks.
Langue : anglais
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Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 404 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Iusethetermlogicalandrelationallearning torefertothesub?eldofarti?cial intelligence,machinelearninganddataminingthatisconcernedwithlearning in expressive logical or relational representations. It is the union of inductive logic programmin…g, (statistical) relational learning and multi-relational data mining, which all have contributed techniques for learning from data in re- tional form. Even though some early contributions to logical and relational learning are about forty years old now, it was only with the advent of - ductive logic programming in the early 1990s that the ?eld became popular. Whereas initial work was often concerned with logical (or logic programming) issues,thefocushasrapidlychangedtothediscoveryofnewandinterpretable knowledge from structured data, often in the form of rules, and soon imp- tant successes in applications in domains such as bio- and chemo-informatics and computational linguistics were realized. Today, the challenges and opp- tunities of dealing with structured data and knowledge have been taken up by the arti?cial intelligence community at large and form the motivation for a lot of ongoing research. Indeed, graph, network and multi-relational data mining are now popular themes in data mining, and statistical relational learning is receiving a lot of attention in the machine learning and uncertainty in art- cial intelligence communities. In addition, the range of tasks for which logical and relational techniques have been developed now covers almost all machine learning and data mining tasks.
Langue : anglais
Edité par Springer Berlin Heidelberg Feb 2010 2010
Série : Cognitive Technologies, Livre 11 sur 43. Livre 11 sur 43 - Cognitive Technologies
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This first textbook on multi-relational data mining and inductive logic programming provides a complete overview of the field. It is self-contained and easily accessible for graduate students and practitioners of data mining and machine… learning. 404 pp. Englisch.
Langue : anglais
Edité par Springer Berlin Heidelberg Sep 2008 2008
Série : Cognitive Technologies, Livre 11 sur 43. Livre 11 sur 43 - Cognitive Technologies
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This first textbook on multi-relational data mining and inductive logic programming provides a complete overview of the field. It is self-contained and easily accessible for graduate students and practitioners of data mining and machine learni…ng. 404 pp. Englisch.
Langue : anglais
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Etat : New. Print on Demand pp. 404 77 Illus.
Langue : anglais
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Etat : New. Print on Demand pp. xvi + 388.
Langue : anglais
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Vendeur : Biblios, frankfurt am main, HESSE, AllemagneBiblios
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Etat : New. PRINT ON DEMAND pp. 404.
Langue : anglais
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EUR 9,95 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New. PRINT ON DEMAND pp. xvi + 388.
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. First textbook on multirelational data mining and inductive logic programming This first textbook on multi-relational data mining and inductive logic programming provides a complete overview of the field. It… is self-contained and e.
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Vendeur : moluna, Greven, , Allemagnemoluna
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EUR 47,23
EUR 48,99 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. First textbook on multirelational data mining and inductive logic programming This first textbook on multi-relational data mining and inductive logic programming provides a complete overview of the field. It is self-c…ontained and e.
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Edité par Springer, Springer Sep 2008 2008
Série : Cognitive Technologies, Livre 11 sur 43. Livre 11 sur 43 - Cognitive Technologies
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EUR 53,49
EUR 60,00 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Iusethetermlogicalandrelationallearning torefertothesub eldofarti cial intelligence,machinelearninganddataminingthatisconcernedwithlearning in expressive logical or relational representations. It is the union of inductive logic programming, (stati…stical) relational learning and multi-relational data mining, which all have contributed techniques for learning from data in re- tional form. Even though some early contributions to logical and relational learning are about forty years old now, it was only with the advent of - ductive logic programming in the early 1990s that the eld became popular. Whereas initial work was often concerned with logical (or logic programming) issues,thefocushasrapidlychangedtothediscoveryofnewandinterpretable knowledge from structured data, often in the form of rules, and soon imp- tant successes in applications in domains such as bio- and chemo-informatics and computational linguistics were realized. Today, the challenges and opp- tunities of dealing with structured data and knowledge have been taken up by the arti cial intelligence community at large and form the motivation for a lot of ongoing research. Indeed, graph, network and multi-relational data mining are now popular themes in data mining, and statistical relational learning is receiving a lot of attention in the machine learning and uncertainty in art- cial intelligence communities. In addition, the range of tasks for which logical and relational techniques have been developed now covers almost all machine learning and data mining tasks.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 404 pp. Englisch.
Langue : anglais
Edité par Springer, Springer Feb 2010 2010
Série : Cognitive Technologies, Livre 11 sur 43. Livre 11 sur 43 - Cognitive Technologies
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Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagnebuchversandmimpf2000
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EUR 60,00 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Iusethetermlogicalandrelationallearning torefertothesub eldofarti cial intelligence,machinelearninganddataminingthatisconcernedwithlearning in expressive logical or relational representations. It is the union of inductive logic programming,… (statistical) relational learning and multi-relational data mining, which all have contributed techniques for learning from data in re- tional form. Even though some early contributions to logical and relational learning are about forty years old now, it was only with the advent of - ductive logic programming in the early 1990s that the eld became popular. Whereas initial work was often concerned with logical (or logic programming) issues,thefocushasrapidlychangedtothediscoveryofnewandinterpretable knowledge from structured data, often in the form of rules, and soon imp- tant successes in applications in domains such as bio- and chemo-informatics and computational linguistics were realized. Today, the challenges and opp- tunities of dealing with structured data and knowledge have been taken up by the arti cial intelligence community at large and form the motivation for a lot of ongoing research. Indeed, graph, network and multi-relational data mining are now popular themes in data mining, and statistical relational learning is receiving a lot of attention in the machine learning and uncertainty in art- cial intelligence communities. In addition, the range of tasks for which logical and relational techniques have been developed now covers almost all machine learning and data mining tasks.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 404 pp. Englisch.
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Buch. Etat : Neu. Logical and Relational Learning | Luc De Raedt | Buch | Cognitive Technologies | xv | Englisch | 2008 | Springer | EAN 9783540200406 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
