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1
Foundations of Rule Learning
Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Johannes Fürnkranz
,
Dragan Gamberger
,
Nada Lavrač (auth.)
examples
features
algorithm
positive
values
mining
feature
search
negative
classification
algorithms
attribute
false
pruning
discovery
coverage
sect
sets
covering
decision
heuristics
proceedings
relational
attributes
precision
approach
accuracy
conference
lavrač
subgroup
analysis
fürnkranz
induction
heuristic
task
shown
target
springer
strategy
approaches
inductive
germany
isometrics
relative
berlin
typically
measures
contrast
descriptive
overfitting
Année:
2012
Langue:
english
Fichier:
PDF, 6.07 MB
Vos balises:
0
/
0
english, 2012
2
Representation Learning: Propositionalization and Embeddings
Springer
Nada Lavrač
,
Vid Podpečan
,
Marko Robnik-Šikonja
network
relational
embeddings
networks
mining
propositionalization
neural
features
heterogeneous
approaches
feature
node
algorithm
sect
instances
embedding
nodes
vector
classification
vectors
representations
methods
task
background
proceedings
approach
graph
input
conference
semantic
graphs
matrix
analysis
lavrač
algorithms
tasks
models
target
step
values
discovery
symbolic
documents
similarity
transformations
function
processing
entities
monograph
ontology
Année:
2021
Langue:
english
Fichier:
PDF, 3.21 MB
Vos balises:
0
/
0
english, 2021
3
Inductive logic programming: techniques and applications
Prentice Hall
Nada Lavrac
,
Saso Dzeroski
examples
clause
ilp
linus
background
clauses
search
foil
positive
predicate
negative
systems
noise
values
variables
attribute
literals
accuracy
arguments
induced
inductive
qualitative
algorithm
mfoil
programming
refinement
predicates
✁
parent
experiments
literal
figure
rank
classification
empirical
handling
golem
models
heuristics
bratko
target
covers
muggleton
diagnostic
džeroski
proc
emale
illegal
propositional
techniques
Année:
1994
Langue:
english
Fichier:
PDF, 910 KB
Vos balises:
0
/
0
english, 1994
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