Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Anatomy of a Propositionalization Algorithm

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F16%3A00241012" target="_blank" >RIV/68407700:21240/16:00241012 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Anatomy of a Propositionalization Algorithm

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Propositionalization algorithms transform relational data into a form of a single table with features, which can be used for classifi- cation or regression with conventional machine learning tools. This literature review proposes a decomposition of a propositionalization algorithm into 7 well defined building blocks. The decomposition is applied to 15 algorithms taken from literature. All of the ex- amined algorithms fit the proposed decomposition framework. The framework can be used to build a library of propositionalization algorithms without writing redundant, to develop new algorithms or simple as a mean of understanding differences between different implementations of propositionalization algorithms.

  • Název v anglickém jazyce

    Anatomy of a Propositionalization Algorithm

  • Popis výsledku anglicky

    Propositionalization algorithms transform relational data into a form of a single table with features, which can be used for classifi- cation or regression with conventional machine learning tools. This literature review proposes a decomposition of a propositionalization algorithm into 7 well defined building blocks. The decomposition is applied to 15 algorithms taken from literature. All of the ex- amined algorithms fit the proposed decomposition framework. The framework can be used to build a library of propositionalization algorithms without writing redundant, to develop new algorithms or simple as a mean of understanding differences between different implementations of propositionalization algorithms.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů