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  • Produktbild: Algorithmic Learning Theory
  • Produktbild: Algorithmic Learning Theory
Band 1160

Algorithmic Learning Theory 7th International Workshop, ALT '96, Sydney, Australia, October 23 - 25, 1996. Proceedings

Aus der Reihe Lecture Notes in Computer Science

49,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

09.10.1996

Abbildungen

XVII, 337 p.

Herausgeber

Setsuo Arikawa + weitere

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

337

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2 cm

Gewicht

552 g

Auflage

1996

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-61863-8

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

09.10.1996

Abbildungen

XVII, 337 p.

Herausgeber

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

337

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2 cm

Gewicht

552 g

Auflage

1996

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-61863-8

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Managing complexity in neuroidal circuits.- Learnability of exclusive-or expansion based on monotone DNF formulas.- Improved bounds about on-line learning of smooth functions of a single variable.- Query learning of bounded-width OBDDs.- Learning a representation for optimizable formulas.- Limits of exact algorithms for inference of minimum size finite state machines.- Genetic fitness optimization using rapidly mixing Markov chains.- The kindest cut: Minimum message length segmentation.- Reducing complexity of decision trees with two variable tests.- The complexity of exactly learning algebraic concepts.- Efficient learning of real time two-counter automata.- Cost-sensitive feature reduction applied to a hybrid genetic algorithm.- Effects of Feature Selection with ‘Blurring’ on neurofuzzy systems.- Boosting first-order learning.- Incorporating hypothetical knowledge into the process of inductive synthesis.- Induction of Constraint Logic Programs.- Constructive learning of translations based on dictionaries.- Inductive logic programming beyond logical implication.- Noise elimination in inductive concept learning: A case study in medical diagnosis.- MML estimation of the parameters of the spherical fisher distribution.- Learning by erasing.- On learning and co-learning of minimal programs.- Inductive inference of unbounded unions of pattern languages from positive data.- A class of prolog programs inferable from positive data.- Vacillatory and BC learning on noisy data.- Transformations that preserve learnability.- Probabilistic limit identification up to “small” sets.- Reflecting inductive inference machines and its improvement by therapy.