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  • Produktbild: Computational Learning Theory
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Band 1208

Computational Learning Theory Third European Conference, EuroCOLT '97, Jerusalem, Israel, March 17 - 19, 1997, Proceedings

Aus der Reihe Lecture Notes in Computer Science

49,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

03.03.1997

Abbildungen

CCCXLVIII, 338 p.

Herausgeber

Shai Ben-David

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

338

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,9 cm

Gewicht

528 g

Auflage

1997

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-62685-5

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Taschenbuch

Erscheinungsdatum

03.03.1997

Abbildungen

CCCXLVIII, 338 p.

Herausgeber

Shai Ben-David

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

338

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,9 cm

Gewicht

528 g

Auflage

1997

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-62685-5

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • Sample compression, learnability, and the Vapnik-Chervonenkis dimension.- Learning boxes in high dimension.- Learning monotone term decision lists.- Learning matrix functions over rings.- Learning from incomplete boundary queries using split graphs and hypergraphs.- Generalization of the PAC-model for learning with partial information.- Monotonic and dual-monotonic probabilistic language learning of indexed families with high probability.- Closedness properties in team learning of recursive functions.- Structural measures for games and process control in the branch learning model.- Learning under persistent drift.- Randomized hypotheses and minimum disagreement hypotheses for learning with noise.- Learning when to trust which experts.- On learning branching programs and small depth circuits.- Learning nearly monotone k-term DNF.- Optimal attribute-efficient learning of disjunction, parity, and threshold functions.- learning pattern languages using queries.- On fast and simple algorithms for finding Maximal subarrays and applications in learning theory.- A minimax lower bound for empirical quantizer design.- Vapnik-Chervonenkis dimension of recurrent neural networks.- Linear Algebraic proofs of VC-Dimension based inequalities.- A result relating convex n-widths to covering numbers with some applications to neural networks.- Confidence estimates of classification accuracy on new examples.- Learning formulae from elementary facts.- Control structures in hypothesis spaces: The influence on learning.- Ordinal mind change complexity of language identification.- Robust learning with infinite additional information.