Une approche Bayésienne pour l’apprentissage de règles séquentielles de classification
Résumé
no abstract
Communication Dans Un Congrès
Année : 2015
Réunion Univ : Connectez-vous pour contacter le contributeur
https://hal.univ-reunion.fr/hal-01464484
Soumis le : vendredi 10 février 2017-11:43:00
Dernière modification le : lundi 27 mai 2024-14:58:54
Dates et versions
Identifiants
- HAL Id : hal-01464484 , version 1
Citer
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⟩
Collections
254
Consultations
0
Téléchargements