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  Exact and Approximate Inference for Annotating Graphs with Structural SVMs

Klein, T., Brefeld, U., & Scheffer, T. (2008). Exact and Approximate Inference for Annotating Graphs with Structural SVMs. In W. Daelemans, B. Goethals, & K. Morik (Eds.), Maschine Learning and Knowledge Discovery in Databases (pp. 611-623). Berlin: Springer.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-1B8D-8 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-BE9B-2
Genre: Konferenzbeitrag
Latex : Exact and Approximate Inference for Annotating Graphs with Structural {SVM}s

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Klein, Thoralf1, Autor           
Brefeld, Ulf1, Autor           
Scheffer, Tobias1, Autor           
Affiliations:
1Machine Learning, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116552              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2009-03-252008
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: eDoc: 428136
DOI: 10.1007/978-3-540-87479-9_58
URI: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-87479-9_58
Anderer: Local-ID: C125756E0038A185-6D60E15570A095C1C12574E2003420C3-ECML2008
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 2008 European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases
Veranstaltungsort: Antwerp, Belgium
Start-/Enddatum: 2008-09-15 - 2008-09-19

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Maschine Learning and Knowledge Discovery in Databases
  Untertitel : European Conference, ECML PKDD 2008, Antwerp, Belgium, September 15-19, 2008, Proceedings, Part I
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Daelemans, W.1, Herausgeber
Goethals, B.1, Herausgeber
Morik, K.1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 611 - 623 Identifikator: ISBN: 978-3-540-87478-2

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Artificial Intelligence
  Kurztitel : LNAI
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 5211 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -