Data mining constraint programming (5 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: Brand New. 2016 ed. edition. 364 pages. 9.25x6.25x1.00 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Data Mining and Constraint Programming | Foundations of a Cross-Disciplinary Approach | Christian Bessiere (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xii | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783319501369 | 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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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - A successful integration of constraint programming and data mining has the potential to lead to a new ICT paradigm with far reaching implications. It could change the face of data mining and machine learning, as well as constraint programming technol…ogy. It would not only allow one to use data mining techniques in constraint programming to identify and update constraints and optimization criteria, but also to employ constraints and criteria in data mining and machine learning in order to discover models compatible with prior knowledge. This book reports on some key results obtained on this integrated and cross- disciplinary approach within the European FP7 FET Open project no. 284715 on 'Inductive Constraint Programming' and a number of associated workshops and Dagstuhl seminars. The book is structured in five parts: background; learning to model; learning to solve; constraint programming for data mining; and showcases.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 364 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | A successful integration of constraint programming and data mining has the potential to lead to a new ICT paradigm with far reaching implications. It could change the face of data mining and machine learning, as well as constraint progr…amming technology. It would not only allow one to use data mining techniques in constraint programming to identify and update constraints and optimization criteria, but also to employ constraints and criteria in data mining and machine learning in order to discover models compatible with prior knowledge. This book reports on some key results obtained on this integrated and cross- disciplinary approach within the European FP7 FET Open project no. 284715 on ¿Inductive Constraint Programming¿ and a number of associated workshops and Dagstuhl seminars. The book is structured in five parts: background; learning to model; learning to solve; constraint programming for data mining; and showcases.
