Algorithmic Learning Theory

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Springer Sep 2006, 2006

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 412 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783540466499

Titel
Algorithmic Learning Theory
Autor
José L. Balcázar
Verlag
Springer, Springer Sep 2006
Erscheinungsjahr
2006
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3540466495
ISBN-13
9783540466499
Artikelgewicht
622 Gramm
Abmessungen
235x155x23 mm

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