Une approche Bayésienne pour l’apprentissage de règles séquentielles de classification - Université de La Réunion Access content directly
Conference Papers Year : 2015

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

Abstract

no abstract
No file

Dates and versions

hal-01464484 , version 1 (10-02-2017)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01464484 , version 1

Cite

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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