Relational learning vs. propositionalization

Stefan Kramer

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Relational learning vs. propositionalization

机译：关系学习与命题化

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One of the central issues in Machine Learning is the suitability of problem representations. This thesis ad- dresses the following question: Can machine learning benefit form using a richer and more expressive rep- resentation, such as first-order logic(FOL)?

机译：机器学习的中心问题之一是问题表示的适用性。本文提出了以下问题：机器学习是否可以使用更丰富，更富表现力的表示形式，例如一阶逻辑（FOL）来形成收益？

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来源
《AI communications》 |2000年第4期|p.275-276|共2页
作者
Stefan Kramer;
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作者单位

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类人工智能理论;
关键词
Machine Learning; relational learning; inductive logic programming;

机译：机器学习;关系学习;归纳逻辑编程;

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