Une approche Bayésienne pour l’apprentissage de règles séquentielles de classification - Université de La Réunion Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2015

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

Elias Egho
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 768153
  • IdRef : 180812815
Marc Boullé
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 906624
  • IdRef : 126326223

Résumé

no abstract
Fichier non déposé

Dates et versions

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

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⟩
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