Boosted Statistical Relational Learners : From Benchmarks to Data-Driven Medicine

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Springer, 2015

3319136437 / 9783319136431

Serie: Buch 172 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This SpringerBrief addresses the challenges of analyzing multi-relational and noisy data by proposing several Statistical Relational Learning (SRL) methods. These methods combine the expressiveness of first-order logic and the ability of probability theory to handle uncertainty. It provides an overview of the methods and the key assumptions that allow for adaptation to different models and real world applications.The models are highly attractive due to their compactness and comprehensibility but learning their structure is computationally intensive. To combat this problem, the authors review the use of functional gradients for boosting the structure and the parameters of statistical relational models. The algorithms have been applied successfully in several SRL settings and have been adapted to several real problems from Information extraction in text to medical problems. Including both context and well-tested applications, Boosting Statistical Relational Learning from Benchmarks to Data-Driven Medicine is designed for researchers and professionals in machine learning and data mining. Computer engineers or students interested in statistics, data management, or health informatics will also find this brief a valuable resource.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783319136431

Titel
Boosted Statistical Relational Learners : From Benchmarks to Data-Driven Medicine
Autor
Sriraam Natarajan
Verlag
Springer, Springer
Veröffentlichungsjahr
2015
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3319136437
ISBN-13
9783319136431
Artikelgewicht
143 Gramm
Abmessungen
235x155x6 mm
Serie
Buch 172 von 322: SpringerBriefs in Computer Science

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