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Algorithmic Learning Theory 17th International Conference, ALT 2006, Barcelona, Spain, October 7-10, 2006, Proceedings - Balcázar, José L. (Herausgeber); Stephan, Frank (Herausgeber); Long, Philip M. (Herausgeber)
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Balcázar, José L. (Herausgeber); Stephan, Frank (Herausgeber); Long, Philip M. (Herausgeber):

Algorithmic Learning Theory 17th International Conference, ALT 2006, Barcelona, Spain, October 7-10, 2006, Proceedings - neues Buch

2006, ISBN: 3540466495

2006 Kartoniert / Broschiert Klassifikation, Intelligenz / Künstliche Intelligenz, KI, Künstliche Intelligenz - AI, Logik, Philosophie / Logik, Semantic Web, World Wide Web / Semantic W… Mehr…

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2006, ISBN: 3540466495

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2006

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Algorithmic Learning Theory - Taschenbuch

2006, ISBN: 9783540466499

*Algorithmic Learning Theory* - 17th International Conference ALT 2006 Barcelona Spain October 7-10 2006 Proceedings. Auflage 2006 / Taschenbuch für 53.49 € / Aus dem Bereich: Bücher, Rat… Mehr…

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Algorithmic Learning Theory - Taschenbuch

2006, ISBN: 3540466495

Algorithmic Learning Theory ab 96.49 € als Taschenbuch: 17th International Conference ALT 2006 Barcelona Spain October 7-10 2006 Proceedings. Auflage 2006. Aus dem Bereich: Bücher, Ratgeb… Mehr…

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Algorithmic Learning Theory
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

3540466495


This book constitutes the refereed proceedings of the 17th International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2006, held in Barcelona, Spain in October 2006, colocated with the 9th International Conference on Discovery Science, DS 2006.The 24 revised full papers presented together with the abstracts of five invited papers were carefully reviewed and selected from 53 submissions. The papers are dedicated to the theoretical foundations of machine learning.

Detailangaben zum Buch - Algorithmic Learning Theory


EAN (ISBN-13): 9783540466499
ISBN (ISBN-10): 3540466495
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2006
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg
392 Seiten
Gewicht: 0,620 kg
Sprache: eng/Englisch

Buch in der Datenbank seit 2007-06-04T21:31:28+02:00 (Vienna)
Detailseite zuletzt geändert am 2024-01-24T21:17:52+01:00 (Vienna)
ISBN/EAN: 3540466495

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-540-46649-5, 978-3-540-46649-9
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: long frank, philip frank, philip stephan, learning international
Titel des Buches: 2006, algorithmic learning theory, barcelona, third international theory, october

Daten vom Verlag:

Autor/in: José L. Balcázar; Philip M. Long; Frank Stephan
Titel: Lecture Notes in Computer Science; Lecture Notes in Artificial Intelligence; Algorithmic Learning Theory - 17th International Conference, ALT 2006, Barcelona, Spain, October 7-10, 2006, Proceedings
Verlag: Springer; Springer Berlin
393 Seiten
Erscheinungsjahr: 2006-09-27
Berlin; Heidelberg; DE
Sprache: Englisch
53,49 € (DE)
54,99 € (AT)
59,00 CHF (CH)
Available
XIII, 393 p.

BC; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Informatik; Künstliche Intelligenz; Verstehen; Informatik; Boosting; Support Vector Machine; algorithm; algorithmic learning theory; algorithms; kernel method; learning; learning theory; machine learning; reinforcement learning; algorithm analysis and problem complexity; Artificial Intelligence; Theory of Computation; Algorithms; Formal Languages and Automata Theory; Natural Language Processing (NLP); Theoretische Informatik; Algorithmen und Datenstrukturen; Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung; EA

Editors’ Introduction.- Editors’ Introduction.- Invited Contributions.- Solving Semi-infinite Linear Programs Using Boosting-Like Methods.- e-Science and the Semantic Web: A Symbiotic Relationship.- Spectral Norm in Learning Theory: Some Selected Topics.- Data-Driven Discovery Using Probabilistic Hidden Variable Models.- Reinforcement Learning and Apprenticeship Learning for Robotic Control.- Regular Contributions.- Learning Unions of ?(1)-Dimensional Rectangles.- On Exact Learning Halfspaces with Random Consistent Hypothesis Oracle.- Active Learning in the Non-realizable Case.- How Many Query Superpositions Are Needed to Learn?.- Teaching Memoryless Randomized Learners Without Feedback.- The Complexity of Learning SUBSEQ (A).- Mind Change Complexity of Inferring Unbounded Unions of Pattern Languages from Positive Data.- Learning and Extending Sublanguages.- Iterative Learning from Positive Data and Negative Counterexamples.- Towards a Better Understanding of Incremental Learning.- On Exact Learning from Random Walk.- Risk-Sensitive Online Learning.- Leading Strategies in Competitive On-Line Prediction.- Hannan Consistency in On-Line Learning in Case of Unbounded Losses Under Partial Monitoring.- General Discounting Versus Average Reward.- The Missing Consistency Theorem for Bayesian Learning: Stochastic Model Selection.- Is There an Elegant Universal Theory of Prediction?.- Learning Linearly Separable Languages.- Smooth Boosting Using an Information-Based Criterion.- Large-Margin Thresholded Ensembles for Ordinal Regression: Theory and Practice.- Asymptotic Learnability of Reinforcement Problems with Arbitrary Dependence.- Probabilistic Generalization of Simple Grammars and Its Application to Reinforcement Learning.- Unsupervised Slow Subspace-Learning fromStationary Processes.- Learning-Related Complexity of Linear Ranking Functions.
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