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  • Produktbild: Algorithmic Learning Theory
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Band 4264

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

Aus der Reihe Lecture Notes in Artificial Intelligence

53,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

27.09.2006

Abbildungen

XIII, 393 p.

Herausgeber

José L. Balcázar + weitere

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

393

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,3 cm

Gewicht

622 g

Auflage

2006

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-46649-9

Beschreibung

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

27.09.2006

Abbildungen

XIII, 393 p.

Herausgeber

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

393

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,3 cm

Gewicht

622 g

Auflage

2006

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-46649-9

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • 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.