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9780521190213 - Relational Knowledge Discovery von M. E. Mueller (6 Ergebnisse)
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Relational Knowledge Discovery
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2012
ISBN 10: 0521190215 ISBN 13: 9780521190213
Anbieter: Labyrinth Books, Princeton, NJ, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: Very Good.
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Relational Knowledge Discovery
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2012
ISBN 10: 0521190215 ISBN 13: 9780521190213
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbZustand: New. In.
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Relational Knowledge Discovery
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2012
ISBN 10: 0521190215 ISBN 13: 9780521190213
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 124,64
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In den WarenkorbZustand: New. Introductory textbook presenting relational methods in machine learning. Num Pages: 278 pages, 50 b/w illus. 100 exercises. BIC Classification: UYQ. Category: (P) Professional & Vocational; (U) Tertiary Education (US: College). Dimension: 253 x 173 x 19. Weight in Grams: 654. . 2012. Illustrated. hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Relational Knowledge Discovery
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 271 pages. 10.00x7.00x0.50 inches. In Stock.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 278 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Introductory textbook presenting relational methods in machine learning.
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Relational Knowledge Discovery
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2012
ISBN 10: 0521190215 ISBN 13: 9780521190213
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
