Challenges and Algorithms for Knowledge Discovery from Data
Idioma: inglés
Editorial: Springer Verlag Gmbh Aug 2025, 2025
Serie: Libro 3 de 5 - Lecture Notes in Computer Science, 500
- Tapa blanda
- Nuevo

Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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- Título
- Challenges and Algorithms for Knowledge Discovery from Data
- Autor
- Matthijs van Leeuwen
- Editorial
- Springer Verlag Gmbh Aug 2025
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3032030277
- ISBN 13
- 9783032030276
- Serie
- Libro 3 de 5: Lecture Notes in Computer Science, 500
Arno Siebes graduated in Mathematics from Utrecht University in 1983. He joined CWI in Amsterdam in 1985, and obtained his Ph.D. in 1990 from Twente University. In 2000, he joined Utrecht University, where he took up the chair for Large Distributed Databases, which was later renamed to Algorithmic Data Analysis. He supervised 15 Ph.D. students, some of whom themselves became professors. His key research work has been on data mining and inductive databases. His most impactful contribution is using the minimum description length (MDL) principle for pattern mining, the algorithm known as Krimp led to an important subdomain in data mining. Arno has been a key member of the European data mining and machine learning community. In addition to his work on the Intelligent Data Analysis symposia, he was program co-chair of the first co-located edition of the European Conference on Machine Learning (ECML) and European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD) and played a key role in the development of this thriving event.
Throughout his research and teaching career, Arno has maintained the philosophy that theory should work in practice. The contributions in this Festschrift serve as a reminder of his successes as a researcher and mentor. The chapters are categorized into topical sections on pattern mining, learning and reasoning, and large language models.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
Arno Siebes graduated in Mathematics from Utrecht University in 1983. He joined CWI in Amsterdam in 1985, and obtained his Ph.D. in 1990 from Twente University. In 2000, he joined Utrecht University, where he took up the chair for Large Distributed Databases, which was later renamed to Algorithmic Data Analysis. He supervised 15 Ph.D. students, some of whom themselves became professors. His key research work has been on data mining and inductive databases. His most impactful contribution is using the minimum description length (MDL) principle for pattern mining, the algorithm known as Krimp led to an important subdomain in data mining. Arno has been a key member of the European data mining and machine learning community. In addition to his work on the Intelligent Data Analysis symposia, he was program co-chair of the first co-located edition of the European Conference on Machine Learning (ECML) and European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD) and played a key role in the development of this thriving event.
Throughout his research and teaching career, Arno has maintained the philosophy that theory should work in practice. The contributions in this Festschrift serve as a reminder of his successes as a researcher and mentor. The chapters are categorized into topical sections on pattern mining, learning and reasoning, and large language models.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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