• Produktbild: Algorithmic Learning Theory
  • Produktbild: Algorithmic Learning Theory

Algorithmic Learning Theory 8th International Workshop, Sendai, Japan, October 6-8, 1997

49,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Lieferung nach Hause

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

17.09.1997

Herausgeber

Ming Li + weitere

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

470

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,5 cm

Gewicht

727 g

Auflage

1997

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-63577-2

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

17.09.1997

Herausgeber

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

470

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,5 cm

Gewicht

727 g

Auflage

1997

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-63577-2

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: [email protected]

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen

Informationen zu Bewertungen

Zur Abgabe einer Bewertung ist eine Anmeldung im Konto notwendig. Die Authentizität der Bewertungen wird von uns nicht überprüft. Wir behalten uns vor, Bewertungstexte, die unseren Richtlinien widersprechen, entsprechend zu kürzen oder zu löschen.

Die Bewertungen sind nach Format, Anzahl Sterne und Datum sortiert.

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen filtern

  • Produktbild: Algorithmic Learning Theory
  • Produktbild: Algorithmic Learning Theory
  • Program error detection/correction: Turning PAC learning into Perfect learning.- Team learning as a game.- Inferability of recursive real-valued functions.- Learning of R.E. Languages from good examples.- Identifiability of subspaces and homomorphic images of zero-reversible languages.- On exploiting knowledge and concept use in learning theory.- Partial occam's razor and its applications.- Derandomized learning of boolean functions.- Learning DFA from simple examples.- PAC learning under helpful distributions.- PAC learning using Nadaraya-Watson estimator based on orthonormal systems.- Monotone extensions of boolean data sets.- Classical Brouwer-Heyting-Kolmogorov interpretation.- Inferring a system from examples with time passage.- Polynomial time inductive inference of regular term tree languages from positive data.- Synthesizing noise-tolerant language learners.- Effects of Kolmogorov complexity present in inductive inference as well.- Learning one-variable pattern languages very efficiently on average, in parallel, and by asking queries.- Oracles in ? 2 p are sufficient for exact learning.- Exact learning via teaching assistants (Extended abstract).- An efficient exact learning algorithm for ordered binary decision diagrams.- Probability theory for the Brier game.- Learning and revising theories in noisy domains.- A note on a scale-sensitive dimension of linear bounded functionals in Banach Spaces.- On the relevance of time in neural computation and learning.- A simple algorithm for predicting nearly as well as the best pruning labeled with the best prediction values of a decision tree.- Learning disjunctions of features.- Learning simple deterministic finite-memory automata.- Learning acyclic first-order horn sentences from entailment.- On learning disjunctions of zero-one threshold functions with queries.