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Geoffrey Stewart Morrison:

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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… Mehr…

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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… Mehr…

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Details zum Buch

Detailangaben zum Buch - Preference Learning


EAN (ISBN-13): 9783642141256
Erscheinungsjahr: 2010
Herausgeber: Springer Berlin
454 Seiten
Sprache: eng/Englisch

Buch in der Datenbank seit 2011-02-02T11:35:24+01:00 (Berlin)
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ISBN/EAN: 9783642141256

ISBN - alternative Schreibweisen:
978-3-642-14125-6
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: hülle, hull, eyk, hüller, hulle, schroeder, fürnkranz
Titel des Buches: préférence, preference


Daten vom Verlag:

Autor/in: Johannes Fürnkranz; Eyke Hüllermeier
Titel: Preference Learning
Verlag: Springer; Springer Berlin
466 Seiten
Erscheinungsjahr: 2010-11-19
Berlin; Heidelberg; DE
Gedruckt / Hergestellt in Deutschland.
Sprache: Englisch
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; Artificial Intelligence; Data Mining and Knowledge Discovery; Computer Science; Data Mining; Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme; BB

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.

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