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Erschienen in:
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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Two Contributions of Constraint Programming to Machine Learning

verfasst von : Arnaud Lallouet, Andreï Legtchenko

Erschienen in: Machine Learning: ECML 2005

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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A constraint is a relation with an active behavior. For a given relation, we propose to learn a representation adapted to this active behavior. It yields two contributions. The first is a generic meta-technique for classifier improvement showing performances comparable to boosting. The second lies in the ability of using the learned concept in constraint-based decision or optimization problems. It opens a new way of integrating Machine Learning in Decision Support Systems.

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Metadaten
Titel
Two Contributions of Constraint Programming to Machine Learning
verfasst von
Arnaud Lallouet
Andreï Legtchenko
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Machine Learning: ECML 2005

Print ISBN: 978-3-540-29243-2

Electronic ISBN: 978-3-540-31692-3

Copyright-Jahr: 2005

DOI
https://doi.org/10.1007/11564096_61