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  • Produktbild: Algorithmic Learning Theory
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Band 1501

Algorithmic Learning Theory 9th International Conference, ALT’98, Otzenhausen, Germany, October 8–10, 1998 Proceedings

Aus der Reihe Lecture Notes in Artificial Intelligence

49,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Produktdetails

Einband

Taschenbuch
Erscheinungsdatum

23.09.1998
Abbildungen

XI, 444 p. 1 illus.
Herausgeber Michael M. Richter + weitere

Produktdetails

Einband

Taschenbuch
Erscheinungsdatum

23.09.1998
Abbildungen

XI, 444 p. 1 illus.
Herausgeber
Verlag Springer Berlin
Seitenzahl

444
Maße (L/B/H)

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

692 g
Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1998
Sprache

Englisch
ISBN

978-3-540-65013-3
Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Editors’ Introduction.- Editors’ Introduction.- Inductive Logic Programming and Data Mining.- Scalability Issues in Inductive Logic Programming.- Inductive Inference.- Learning to Win Process-Control Games Watching Game-Masters.- Closedness Properties in EX-Identification of Recursive Functions.- Learning via Queries.- Lower Bounds for the Complexity of Learning Half-Spaces with Membership Queries.- Cryptographic Limitations on Parallelizing Membership and Equivalence Queries with Applications to Random Self-Reductions.- Learning Unary Output Two-Tape Automata from Multiplicity and Equivalence Queries.- Computational Aspects of Parallel Attribute-Efficient Learning.- PAC Learning from Positive Statistical Queries.- Prediction Algorithns.- Structured Weight-Based Prediction Algorithms.- Inductive Logic Programming.- Learning from Entailment of Logic Programs with Local Variables.- Logical Aspects of Several Bottom-Up Fittings.- Learnability of Translations from Positive Examples.- Analysis of Case-Based Representability of Boolean Functions by Monotone Theory.- Learning Formal Languages.- Locality, Reversibility, and Beyond: Learning Languages from Positive Data.- Synthesizing Learners Tolerating Computable Noisy Data.- Characteristic Sets for Unions of Regular Pattern Languages and Compactness.- Finding a One-Variable Pattern from Incomplete Data.- A Fast Algorithm for Discovering Optimal String Patterns in Large Text Databases.- Inductive Inference.- A Comparison of Identification Criteria for Inductive Inference of Recursive Real-Valued Functions.- Predictive Learning Models for Concept Drift.- Learning with Refutation.- Comparing the Power of Probabilistic Learning and Oracle Identification Under Monotonicity Constraints.- Learning Algebraic Structures from TextUsing Semantical Knowledge.- Inductive Logic Programming.- Lime: A System for Learning Relations.- Miscellaneous.- On the Sample Complexity for Neural Trees.- Learning Sub-classes of Monotone DNF on the Uniform Distribution.- Using Attribute Grammars for Description of Inductive Inference Search Space.- Towards the Validation of Inductive Learning Systems.- Consistent Polynomial Identification in the Limit.