Probabilistic relational models : learning and evaluation The relational Bayesian networks case

L apprentissage statistique relationnel est apparu au début des années 2000 comme un nouveau domaine de l apprentissage machine permettant de raisonner d une manière efficace et robuste directement sur des structures de données relationnelles. Plusieurs méthodes classiques de fouille de données ont...

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Auteurs principaux : Ben Ishak Mouna (Auteur), Leray Philippe informaticien (Directeur de thèse, Membre du jury), Ben Amor Nahla (Directeur de thèse, Membre du jury), Elouedi Zied (Président du jury de soutenance, Membre du jury), Rouveirol Céline (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Darmont Jérôme (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Wuillemin Pierre-Henri (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Université Nantes-Angers-Le Mans - COMUE 2009-2015 (Organisme de soutenance), École polytechnique de l'Université de Nantes (Organisme de soutenance), Université de Tunis 1958-1988 (Organisme de soutenance), École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques Nantes (Organisme de soutenance), Laboratoire d Informatique de Nantes Atlantique (UMR 6241) Nantes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire de Recherche Opérationnelle, de Décision et de Contrôle des procédés (LARODEC) Le Bardo, Tunisie (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : anglais
Titre complet : Probabilistic relational models : learning and evaluation : The relational Bayesian networks case / Mouna Ben Ishak; sous la direction de Philippe Leray et Nahla Ben Amor
Publié : Nantes : Université de Nantes , 2015
Ville de diffusion : Nom du diffuseur , Date de diffusion
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note de thèse : Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Nantes : 2015
Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Le Bardo (Tunisie) : 2015
Sujets :
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