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Format
Description
This book provides a systematic approach to knowledge representation, computation, and learning using higher-order logic. For those interested in computational logic, it provides a framework for knowledge representation and computation based on higher-order logic, and demonstrates its advantages over more standard approaches based on first-order logic. For those interested in machine learning, the book explains how higher-order logic provides suitable knowledge representation formalisms and hypothesis languages for machine learning applications.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 257
- Langue:
- Anglais
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9783642075537
- Date de parution :
- 22-10-10
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 156 mm x 234 mm
- Poids :
- 385 g
