Inductive Logic Programming : 28th International Conference, ILP 2018, Ferrara, Italy, September 2-4, 2018, Proceedings
Lingua: inglese
Editore: Birkhäuser, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed conference proceedings of the 28th International Conference on Inductive Logic Programming, ILP 2018, held in Ferrara, Italy, in September 2018.The 10 full papers presented were carefully reviewed and selected from numerous submissions. Inductive Logic Programming (ILP) is a subfield of machine learning, which originally relied on logic programming as a uniform representation language for expressing examples, background knowledge and hypotheses. Due to its strong representation formalism, based on first-order logic, ILP provides an excellent means for multi-relational learning and data mining, and more generally for learning from structured data.
Codice articolo 9783319999593
- Titolo
- Inductive Logic Programming : 28th International Conference, ILP 2018, Ferrara, Italy, September 2-4, 2018, Proceedings
- Autore
- Fabrizio Riguzzi
- Editore
- Birkhäuser
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319999591
- ISBN 13
- 9783319999593
- Peso dell'articolo
- 295 grammi
- Dimensioni
- 235x155x11 mm
This book constitutes the refereed conference proceedings of the 28th International Conference on Inductive Logic Programming, ILP 2018, held in Ferrara, Italy, in September 2018.
The 10 full papers presented were carefully reviewed and selected from numerous submissions. Inductive Logic Programming (ILP) is a subfield of machine learning, which originally relied on logic programming as a uniform representation language for expressing examples, background knowledge and hypotheses. Due to its strong representation formalism, based on first-order logic, ILP provides an excellent means for multi-relational learning and data mining, and more generally for learning from structured data.
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