Beiträge zum 9. Fachgruppentreffen Maschinelles Lernen der GI-Fachgruppe 1.1.3:
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| Veröffentlicht: |
Chemnitz
1996
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З
Vorwort.................................................................................................................................5
An Evaluation
of the INRECA CBR
System...........................................................................6
Klaus-Dieter Althoff, Karl-Heinz Weis
jun.
Planning
is Learning
..............................................................................................................12
Oksana
Arnold, Klaus P.
Jantke
Good Examples in Learning Containment Decision Lists
.......................................................18
Volker Dötsch,
Klaus P. Jantke
Lernen von Regeln zur Generierung von Reihenfolgen in der Arbeitsplanung........................24
Wolfgang Ewert
Optimierte
Nearest-Neighbor-
Klassifikation mithilfe erzeugter Instanzen..............................30
Matthias Fuchs, Andreas Abecker
Ein algebraisches Verfahren zur Konstruktion schiefer Entscheidungsbäume.........................36
Damir Gainanow, Andre Matweew, Michael Theß
Reflective Language Learning of Indexed Families................................................................
42
Gunter Grieser
Vom Data
Mining
zum
Knowledge Discovery: Multiple,
subjektive Interessantheitsmaße zur
Bewertung von Ergebnissen des Data Mining.......................................................................48
Carsten Hausdorf, Michael Müller
Wombat- Workbench for Testing Multistrategy Algorithms
-
best at all
...............................54
Michael
Jungmann
Einsatz maschineller Lernverfahren in der Dokumentklassifikation........................................59
Markus Junker, Andreas Abecker
Learning from undiscounted delayed rewards........................................................................
65
Michael Kaiser, Markus Riepp
Analyse ökologischer Standort- und Pflanzendaten mit Techniken des maschinellen Lernens........71
Mathias Kirsten, Stefan
Wróbel,
F. Wilhelm Dahmen, Hans-Christoph Dahmen
Learning Classes of
Infinite
Languages from
Positive Data....................................................77
Steffen Lange
Genetic
Programming -
Examples and Experiences
...............................................................83
Christian Posthoff, R. Parmasad
The Integration
of Rule and Example Sets
............................................................................85
Christian
Posthoff,
Michael
Schlosser, Jens
Zeidler
Induktives Lernen: Effizientere Nutzung von vorhandenem Wissen durch Ereignissequenzen.......91
Alex Rummel
Klassifizierungslernen mit Hilfe spezieller Hopfield-Netze.....................................................96
Kristina Schädler, Fritz Wysotzki
Graph
based subsumption algorithms for machine learning
..................................................101
Tobias
Scheffer, Ralf Herbrich, Fritz Wysotzki
Fertigkeitserwerb durch induktive Programmsynthese und generalisiertes Planen................106
Ute
Schmid,
Fritz Wysotzki
Learning Case Classification for Improving Case-Based Reasoning
.....................................112
Elisabeth-Charlotte
Tammer,
Daniel Matuschek, Klaus P. Jantke, Kathleen
Steinhöfel
A Bidirectional ILP Algorithm
............................................................................................118
Markus
Wiese
Extensibility in data mining systems
....................................................................................124
Stefan
Wróbel,
Dietrich
Wettschereck,
Edgar
Sommer,
Werner Emde
User Interactivity in Very Large Scale Data Mining
............................................................125
Stefan
Wróbel,
Dietrich Wettschereck, Inkeri Verkamo,
Arno Siebes,
Heikki
Mannila,
Fred
Kwakkel,
Willi Klösgen
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