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Contributions À l'Apprentissage Symbolique
ISBN-13: 9783841634375 / Francuski / Miękka / 2018 / 276 str.
Pour l'extraction de regles de classement a partir d'un ensemble d'exemples, une classe d'algorithmes utilise la construction de structures ou de procedures sous forme d'arbres hierarchises ou de graphes.Les methodes a base d'arbres de decision ou de graphes d'induction sont des methodes d'apprentissage symboliques dediees a la construction de fonctions de classement. Ces methodes sont performantes et intelligibles mais presentent les inconvenients de complexite des modeles generes et d'instabilite. Dans ce livre il est question d'apporter des solution a ces problemes en proposant des techniques de simplification a base d'automates d'arbres et des mesures de selection."
Pour lextraction de règles de classement à partir dun ensemble dexemples, une classe dalgorithmes utilise la construction de structures ou de procédures sous forme darbres hiérarchisés ou de graphes.Les méthodes à base darbres de décision ou de graphes dinduction sont des méthodes dapprentissage symboliques dédiées à la construction de fonctions de classement. Ces méthodes sont performantes et intelligibles mais présentent les inconvénients de complexité des modèles générés et dinstabilité. Dans ce livre il est question dapporter des solution à ces problèmes en proposant des techniques de simplification à base dautomates darbres et des mesures de sélection.
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