Machine Learning Challenges: Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognizing Textual Entailment, First Pascal Machine ... Notes in Computer Science, 3944, Band 3944) - Softcover
Inhaltsangabe
This book constitutes the refereed post-proceedings of the First PASCAL Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005. 25 papers address three challenges: finding an assessment base on the uncertainty of predictions using classical statistics, Bayesian inference, and statistical learning theory; second, recognizing objects from a number of visual object classes in realistic scenes; third, recognizing textual entailment addresses semantic analysis of language to form a generic framework for applied semantic inference in text understanding.
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Machine Learning Challenges: Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognizing Textual Entailment, First Pascal Machine . / Lecture Notes in Artificial Intelligence)
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Machine Learning Challenges: Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognizing Textual Entailment, First Pascal Machine ... (Lecture Notes in Computer Science, 3944)
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Machine Learning Challenges: Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognizing Textual Entailment, First Pascal Machine . Papers (Lecture Notes in Computer Science)
Verlag:
Springer Berlin Heidelberg 2010-06-02, 2010
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Machine Learning Challenges
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Springer Berlin Heidelberg Mai 2006, 2006
ISBN 10: 3540334270
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book constitutes the refereed post-proceedings of the First PASCAL Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005. 25 papers address three challenges: finding an assessment base on the uncertainty of predictions using classical statistics, Bayesian inference, and statistical learning theory; second, recognizing objects from a number of visual object classes in realistic scenes; third, recognizing textual entailment addresses semantic analysis of language to form a generic framework for applied semantic inference in text understanding. 484 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9783540334279
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Machine Learning Challenges: Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognizing Textual Entailment, First Pascal Machine Learning Challenges Workshop
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Paperback. Zustand: Brand New. 1st edition. 462 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock. Bestandsnummer des Verkäufers x-3540334270
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Machine Learning Challenges
Verlag:
Springer, Springer Mai 2006, 2006
ISBN 10: 3540334270
ISBN 13: 9783540334279
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Evaluating Predictive Uncertainty Challenge.- Classification with Bayesian Neural Networks.- A Pragmatic Bayesian Approach to Predictive Uncertainty.- Many Are Better Than One: Improving Probabilistic Estimates from Decision Trees.- Estimating Predictive Variances with Kernel Ridge Regression.- Competitive Associative Nets and Cross-Validation for Estimating Predictive Uncertainty on Regression Problems.- Lessons Learned in the Challenge: Making Predictions and Scoring Them.- The 2005 PASCAL Visual Object Classes Challenge.- The PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge.- Using Bleu-like Algorithms for the Automatic Recognition of Entailment.- What Syntax Can Contribute in the Entailment Task.- Combining Lexical Resources with Tree Edit Distance for Recognizing Textual Entailment.- Textual Entailment Recognition Based on Dependency Analysis and WordNet.- Learning Textual Entailment on a Distance Feature Space.- An Inference Model for Semantic Entailment in Natural Language.- A Lexical Alignment Model for Probabilistic Textual Entailment.- Textual Entailment Recognition Using Inversion Transduction Grammars.- Evaluating Semantic Evaluations: How RTE Measures Up.- Partial Predicate Argument Structure Matching for Entailment Determination.- VENSES - A Linguistically-Based System for Semantic Evaluation.- Textual Entailment Recognition Using a Linguistically-Motivated Decision Tree Classifier.- Recognizing Textual Entailment Via Atomic Propositions.- Recognising Textual Entailment with Robust Logical Inference.- Applying COGEX to Recognize Textual Entailment.- Recognizing Textual Entailment: Is Word Similarity Enough .Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 484 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9783540334279
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Machine Learning Challenges : Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognizing Textual Entailment, First Pascal Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005, Southampton, UK, April 11-13, 2005, Revised Selected Papers
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed post-proceedings of the First PASCAL Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005. 25 papers address three challenges: finding an assessment base on the uncertainty of predictions using classical statistics, Bayesian inference, and statistical learning theory; second, recognizing objects from a number of visual object classes in realistic scenes; third, recognizing textual entailment addresses semantic analysis of language to form a generic framework for applied semantic inference in text understanding. Bestandsnummer des Verkäufers 9783540334279
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Machine Learning Challenges | Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognizing Textual Entailment, First Pascal Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005, Southampton, UK, April 11-13, 2005, Revised Selected Papers
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning Challenges | Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognizing Textual Entailment, First Pascal Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005, Southampton, UK, April 11-13, 2005, Revised Selected Papers | Joaquin Quinonero-Candela (u. a.) | Taschenbuch | xiii | Englisch | 2006 | Springer | EAN 9783540334279 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 102218789
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