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SpringerBriefs in Computer Science

Boosted Statistical Relational Learners

From Benchmarks to Data-Driven Medicine

Autoren: Natarajan, S., Kersting, K., Khot, T., Shavlik, J.

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Über dieses Buch

This SpringerBrief addresses the challenges of analyzing multi-relational and noisy data by proposing several Statistical Relational Learning (SRL) methods. These methods combine the expressiveness of first-order logic and the ability of probability theory to handle uncertainty. It provides an overview of the methods and the key assumptions that allow for adaptation to different models and real world applications. The models are highly attractive due to their compactness and comprehensibility but learning their structure is computationally intensive. To combat this problem, the authors review the use of functional gradients for boosting the structure and the parameters of statistical relational models. The algorithms have been applied successfully in several SRL settings and have been adapted to several real problems from Information extraction in text to medical problems. Including both context and well-tested applications, Boosting Statistical Relational Learning from Benchmarks to Data-Driven Medicine is designed for researchers and professionals in machine learning and data mining. Computer engineers or students interested in statistics, data management, or health informatics will also find this brief a valuable resource.

Inhaltsverzeichnis (6 Kapitel)

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Bibliografische Information

Bibliographic Information
Buchtitel
Boosted Statistical Relational Learners
Buchuntertitel
From Benchmarks to Data-Driven Medicine
Autoren
Titel der Buchreihe
SpringerBriefs in Computer Science
Copyright
2014
Verlag
Springer International Publishing
Copyright Inhaber
The Author(s)
eBook ISBN
978-3-319-13644-8
DOI
10.1007/978-3-319-13644-8
Softcover ISBN
978-3-319-13643-1
Buchreihen ISSN
2191-5768
Auflage
1
Seitenzahl
VIII, 74
Anzahl der Bilder
25 schwarz-weiß Abbildungen
Themen

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