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Preference Learning - Geoffrey Stewart Morrison
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Geoffrey Stewart Morrison:

Preference Learning - libro nuevo

ISBN: 9783642141256

The topic of preferences is a new branch of machine learning and data mining, and it has attracted considerable attention in artificial intelligence research in previous years.It involves… Más…

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Preference Learning - Eyke Hüllermeier, Johannes Fürnkranz
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Eyke Hüllermeier, Johannes Fürnkranz:

Preference Learning - libro nuevo

ISBN: 9783642141256

The topic of preferences is a new branch of machine learning and data mining, and it has attracted considerable attention in artificial intelligence research in previous years. It involve… Más…

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Preference Learning
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Preference Learning - Johannes Fürnkranz; Eyke Hüllermeier
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Johannes Fürnkranz; Eyke Hüllermeier:
Preference Learning - libro nuevo

2010, ISBN: 9783642141256

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2010, ISBN: 9783642141256

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Datos bibliográficos del mejor libro coincidente

Detalles del libro

Detalles del libro - Preference Learning


EAN (ISBN-13): 9783642141256
Año de publicación: 2010
Editorial: Springer Berlin
454 Páginas
Idioma: eng/Englisch

Libro en la base de datos desde 2011-02-02T04:35:24-06:00 (Mexico City)
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ISBN/EAN: 9783642141256

ISBN - escritura alterna:
978-3-642-14125-6
Mode alterno de escritura y términos de búsqueda relacionados:
Autor del libro: hülle, hull, eyk, hüller, hulle, schroeder, fürnkranz
Título del libro: préférence, preference


Datos del la editorial

Autor: Johannes Fürnkranz; Eyke Hüllermeier
Título: Preference Learning
Editorial: Springer; Springer Berlin
466 Páginas
Año de publicación: 2010-11-19
Berlin; Heidelberg; DE
Idioma: Inglés
160,49 € (DE)
165,00 € (AT)
189,00 CHF (CH)
Available
IX, 466 p.

EA; E107; eBook; Nonbooks, PBS / Informatik, EDV/Informatik; Künstliche Intelligenz; Verstehen; Artificial intelligence; Data mining; Information retrieval; Instance ranking; Label ranking; Learning; Machine learning; Multicriteria decision-making; Object ranking; Operations research; Preference learning; Preference prediction; Reasoning; Recommender systems; Supevised learning; B; Artificial Intelligence; Data Mining and Knowledge Discovery; Computer Science; Data Mining; Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme; BC

The topic of preferences is a new branch of machine learning and data mining, and it has attracted considerable attention in artificial intelligence research in recent years. Representing and processing knowledge in terms of preferences is appealing as it allows one to specify desires in a declarative way, to combine qualitative and quantitative modes of reasoning, and to deal with inconsistencies and exceptions in a flexible manner. Preference learning is concerned with the acquisition of preference models from data – it involves learning from observations that reveal information about the preferences of an individual or a class of individuals, and building models that generalize beyond such training data. This is the first book dedicated to this topic, and the treatment is comprehensive. The editors first offer a thorough introduction, including a systematic categorization according to learning task and learning technique, along with a unified notation. The remainder of the book is organized into parts that follow the developed framework, complementing survey articles with in-depth treatises of current research topics in this area. The book will be of interest to researchers and practitioners in artificial intelligence, in particular machine learning and data mining, and in fields such as multicriteria decision-making and operations research.
This is the first book dedicated to this topic This topic has attracted considerable attention in artificial intelligence research in recent years A comprehensive treatment Includes supplementary material: sn.pub/extras

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