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Cognitive Technologies

Logical and Relational Learning

Autoren: De Raedt, Luc

  • First textbook on multirelational data mining and inductive logic programming

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  • ISBN 978-3-540-68856-3
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Über dieses Lehrbuch

This textbook covers logical and relational learning in depth, and hence provides an introduction to inductive logic programming (ILP), multirelational data mining (MRDM) and (statistical) relational learning (SRL). These subfields of data mining and machine learning are concerned with the analysis of complex and structured data sets that arise in numerous applications, such as bio- and chemoinformatics, network analysis, Web mining, natural language processing, within the rich representations offered by relational databases and computational logic.

The author introduces the machine learning and representational foundations of the field and explains some important techniques in detail by using some of the classic case studies centered around well-known logical and relational systems.

The book is suitable for use in graduate courses and should be of interest to graduate students and researchers in computer science, databases and artificial intelligence, as well as practitioners of data mining and machine learning. It contains numerous figures and exercises, and slides are available for many chapters.

Stimmen zum Buch

From the reviews:

"This book is an invaluable resource for anyone interested in exploiting the power of logical representations to learn from highly structured data. The book offers a systematic and innovative view of this important and rapidly developing area, combining technical depth and breadth of coverage. In Bristol, we use De Raedt's book as textbook for MSc students and as a reference for PhD students and researchers." (Peter A. Flach, University of Bristol)

"This book provides comprehensive coverage of logical and relational learning, with an overview of inductive logic programming, multi-relational data mining, and statistical relational learning. … The book is replete with examples, exercises, and case studies. The case studies use popular logical and relational systems and applications. The ample use of illustrations, tables, and bullet lists makes the book more readable and understandable. … very useful to students, researchers, and practitioners in the fields of machine learning, automated knowledge discovery, data mining, and related fields." (Alexis Leon, ACM Computing Reviews, July, 2009)


Inhaltsverzeichnis (11 Kapitel)

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Bibliografische Information

Bibliographic Information
Buchtitel
Logical and Relational Learning
Autoren
Titel der Buchreihe
Cognitive Technologies
Copyright
2008
Verlag
Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Copyright Inhaber
Springer-Verlag Berlin Heidelberg
eBook ISBN
978-3-540-68856-3
DOI
10.1007/978-3-540-68856-3
Hardcover ISBN
978-3-540-20040-6
Softcover ISBN
978-3-642-05748-9
Buchreihen ISSN
1611-2482
Auflage
1
Seitenzahl
XV, 387
Themen