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Conference papers

Une approche Bayésienne pour l’apprentissage de règles séquentielles de classification

Elias Egho 1 Dominique Gay 2 Nicolas Voisine 3 Marc Boullé 3 Fabrice Clérot 3 
1 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
Inria Nancy - Grand Est, LORIA - NLPKD - Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery
2 LIM - Laboratoire d'Informatique et de Mathématiques
3 Orange Labs [Lannion]
Résumé : no abstract
Document type :
Conference papers
Complete list of metadata
https://hal.univ-reunion.fr/hal-01464484
Contributor : Réunion Univ Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Friday, February 10, 2017 - 11:43:00 AM
Last modification on : Thursday, August 4, 2022 - 5:18:46 PM

Identifiers

  • HAL Id : hal-01464484, version 1

Collections

AFRIQ | CNRS | INRIA | UNIV-REUNION | LIM | UNIV-LORRAINE | INRIA2 | LORIA | LORIA-NLPKD | FST-REUNION

Citation

Elias Egho, Dominique Gay, Nicolas Voisine, Marc Boullé, Fabrice Clérot. Une approche Bayésienne pour l’apprentissage de règles séquentielles de classification. Plateforme de l'Intelligence Artificielle - Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle (PFIA'15), Jul 2015, Rennes, France. ⟨hal-01464484⟩

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