Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Abductive Reasoning and Learning de Dov M. Gabbay

Abductive Reasoning and Learning: Handbook of Defeasible Reasoning and Uncertainty Management Systems, cartea 4

Editat de Dov M. Gabbay, Philippe Smets
en Limba Engleză Paperback – 5 dec 2010
This book contains leading survey papers on the various aspects of Abduction, both logical and numerical approaches. Abduction is central to all areas of applied reasoning, including artificial intelligence, philosophy of science, machine learning, data mining and decision theory, as well as logic itself.
Citește tot Restrânge

Din seria Handbook of Defeasible Reasoning and Uncertainty Management Systems

Preț: 118282 lei

Preț vechi: 144246 lei
-18%

Puncte Express: 1774
Paperback 118282 lei
Hardback 118247 lei

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 13-27 iulie

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9789048155606
ISBN-10: 9048155606
Pagini: 452
Ilustrații: VI, 442 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 25 mm
Greutate: 0.68 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 2000
Editura: Springer
Colecția Handbook of Defeasible Reasoning and Uncertainty Management Systems
Seria Handbook of Defeasible Reasoning and Uncertainty Management Systems

Locul publicării:Dordrecht, Netherlands

Public țintă

Research

Cuprins

On the Relation between Abduction and Inductive Learning.- I: Logical Approaches.- AI Approaches to Abduction.- Abduction in Labelled Deductive Systems.- Logical Characterisations of Inductive Learning.- Abduction in Machine Learning.- II: Numerical Approaches.- An Overview of Ordinal and Numerical Approaches to Causal Diagnostic Problem Solving.- Abductive Inference with Probabilistic Networks.- Learning from Data: Possibilistic Graphical Models.- Independence in Uncertainty Theories and its Applications to Learning Belief Networks.