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Verkauf durch Sack Fachmedien

De Raedt / Frasconi / Kersting

Probabilistic Inductive Logic Programming

Medium: Buch
ISBN: 978-3-540-78651-1
Verlag: Springer
Erscheinungstermin: 14.03.2008
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Inductive LogicProgramming”byDeRaedtandKersting.Inasecondpart,itprovidesa detailedoverviewofthemostimportantprobabilisticlogiclearningformalisms and systems. We are very pleased and proud that the scientists behind the key probabilistic inductive logic programming systems (also those developed outside the APRIL project) have kindly contributed a chapter providing an overviewoftheircontributions.Thisincludes:relationalsequencelearningte- niques (Kersting et al.), using kernels with logical representations (Frasconi andPasserini),MarkovLogic(Domingosetal.), the PRISMsystem (Satoand Kameya),CLP(BN)(SantosCostaetal.),BayesianLogicPrograms(Kersting andDeRaedt),andtheIndependentChoiceLogic(Poole).Thethirdpartthen provides a detailed account of some show-caseapplications of probabilistic - ductive logic programming, more speci?cally: in protein fold discovery (Chen et al.), haplotyping (Landwehr and Mielik¨ ainen) and systems biology (Fages andSoliman). The ?nal parttouchesupon sometheoreticalinvestigationsand VI Preface includes chaptersonbehavioralcomparisonof probabilisticlogicprogramming representations(MuggletonandChen)andamodel-theoreticexpressivityan- ysis(Jaeger).

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9783540786511
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-3-540-78651-1
  • Verlag: Springer
  • Erscheinungstermin: 14.03.2008
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 1. Auflage 2008
  • Serie: Lecture Notes in Artificial Intelligence
  • Produktform: Kartoniert, Paperback
  • Gewicht: 540 g
  • Seiten: 341
  • Format (B x H x T): 155 x 235 x 20 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Herausgeber

Probabilistic Inductive Logic Programming.- Formalisms and Systems.- Relational Sequence Learning.- Learning with Kernels and Logical Representations.- Markov Logic.- New Advances in Logic-Based Probabilistic Modeling by PRISM.- CLP( ): Constraint Logic Programming for Probabilistic Knowledge.- Basic Principles of Learning Bayesian Logic Programs.- The Independent Choice Logic and Beyond.- Applications.- Protein Fold Discovery Using Stochastic Logic Programs.- Probabilistic Logic Learning from Haplotype Data.- Model Revision from Temporal Logic Properties in Computational Systems Biology.- Theory.- A Behavioral Comparison of Some Probabilistic Logic Models.- Model-Theoretic Expressivity Analysis.