Induction of Non-monotonic Logic Programs To Explain Statistical Learning Models
We present a fast and scalable algorithm to induce non-monotonic logic programs from statistical learning models. We reduce the problem of search for best clauses to instances of the High-Utility Itemset Mining (HUIM) problem. In the HUIM problem, feature values and their importance are treated as t...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Electronic proceedings in theoretical computer science Jg. 306; H. Proc. ICLP 2019; S. 379 - 388 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Open Publishing Association
19.09.2019
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| ISSN: | 2075-2180, 2075-2180 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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