Relational Knowledge Discovery

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9780521122047: Relational Knowledge Discovery

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.

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Descrizione del libro:

What is knowledge and how is it represented? This introductory textbook presents relational methods in machine learning. Its clear and precise presentation is ideal for undergraduate computer science students and it will also interest those who study artificial intelligence or machine learning at the graduate level.

L'autore:

M. E. Mueller is a Professor of Computer Science at the Bonn-Rhein-Sieg University of Applied Sciences.

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1.

M.E. Mueller
Editore: CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom (2012)
ISBN 10: 052112204X ISBN 13: 9780521122047
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Descrizione libro CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom, 2012. Paperback. Condizione libro: New. New.. 244 x 172 mm. Language: English . Brand New Book. 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. Codice libro della libreria AAA9780521122047

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Editore: Cambridge University Press (2012)
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Editore: CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom (2012)
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Muller, M. E.
Editore: Cambridge Univ Pr (2012)
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