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Publicado por Springer-Nature New York Inc, 2020
ISBN 10: 3030492095 ISBN 13: 9783030492090
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Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3030492095 ISBN 13: 9783030492090
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed conference proceedings of the 29th International Conference on Inductive Logic Programming, ILP 2019, held in Plovdiv, Bulgaria, in September 2019.The 11 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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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Inductive Logic Programming | 29th International Conference, ILP 2019, Plovdiv, Bulgaria, September 3-5, 2019, Proceedings | Dimitar Kazakov (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | ix | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030492090 | 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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Publicado por Springer International Publishing Jun 2020, 2020
ISBN 10: 3030492095 ISBN 13: 9783030492090
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book constitutes the refereed conference proceedings of the 29th International Conference on Inductive Logic Programming, ILP 2019, held in Plovdiv, Bulgaria, in September 2019.The 11 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. 156 pp. Englisch.
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Publicado por Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3030492095 ISBN 13: 9783030492090
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book constitutes the refereed conference proceedings of the 29th International Conference on Inductive Logic Programming, ILP 2019, held in Plovdiv, Bulgaria, in September 2019.The 11 papers presented were carefully reviewed and selected from.
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Jun 2020, 2020
ISBN 10: 3030492095 ISBN 13: 9783030492090
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book constitutes the refereed conference proceedings of the 29th International Conference on Inductive Logic Programming, ILP 2019, held in Plovdiv, Bulgaria, in September 2019.The 11 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 156 pp. Englisch.