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Computational Learning Theory -

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        Avis sur Computational Learning Theory Format Broché  - Livre Informatique

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        Présentation Computational Learning Theory Format Broché

         - Livre Informatique

        Livre Informatique - 01/03/1999 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Editeur : Springer-Verlag Gmbh
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/03/1999
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 324
      • Expédition : 493
      • Dimensions : 23.5 x 15.5 x 18.0
      • ISBN : 3540657010



      • Sommaire:
        Invited Lectures.- Theoretical Views of Boosting.- Open Theoretical Questions in Reinforcement Learning.- Learning from Random Examples.- A Geometric Approach to Leveraging Weak Learners.- Query by Committee, Linear Separation and Random Walks.- Hardness Results for Neural Network Approximation Problems.- Learning from Queries and Counterexamples.- Learnability of Quantified Formulas.- Learning Multiplicity Automata from Smallest Counterexamples.- Exact Learning when Irrelevant Variables Abound.- An Application of Codes to Attribute-Efficient Learning.- Learning Range Restricted Horn Expressions.- Reinforcement Learning.- On the Asymptotic Behavior of a Constant Stepsize Temporal-Difference Learning Algorithm.- On-line Learning and Expert Advice.- Direct and Indirect Algorithms for On-line Learning of Disjunctions.- Averaging Expert Predictions.- Teaching and Learning.- On Teaching and Learning Intersection-Closed Concept Classes.- Inductive Inference.- Avoiding Coding Tricks by Hyperrobust Learning.- Mind Change Complexity of Learning Logic Programs.- Statistical Theory of Learning and Pattern Recognition.- Regularized Principal Manifolds.- Distribution-Dependent Vapnik-Chervonenkis Bounds.- Lower Bounds on the Rate of Convergence of Nonparametric Pattern Recognition.- On Error Estimation for the Partitioning Classification Rule.- Margin Distribution Bounds on Generalization.- Generalization Performance of Classifiers in Terms of Observed Covering Numbers.- Entropy Numbers, Operators and Support Vector Kernels....

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