Learning Theory and Kernel Machines

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Springer Aug 2003, 2003

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Target Area: Computational Game Theory.- Tutorial: Learning Topics in Game-Theoretic Decision Making.- A General Class of No-Regret Learning Algorithms and Game-Theoretic Equilibria.- Preference Elicitation and Query Learning.- Efficient Algorithms for Online Decision Problems.- Positive Definite Rational Kernels.- Bhattacharyya and Expected Likelihood Kernels.- Maximal Margin Classification for Metric Spaces.- Maximum Margin Algorithms with Boolean Kernels.- Knowledge-Based Nonlinear Kernel Classifiers.- Fast Kernels for Inexact String Matching.- On Graph Kernels: Hardness Results and Efficient Alternatives.- Kernels and Regularization on Graphs.- Data-Dependent Bounds for Multi-category Classification Based on Convex Losses.- Poster Session 1.- Comparing Clusterings by the Variation of Information.- Multiplicative Updates for Large Margin Classifiers.- Simplified PAC-Bayesian Margin Bounds.- Sparse Kernel Partial Least Squares Regression.- Sparse Probability Regression by Label Partitioning.- Learning with Rigorous Support Vector Machines.- Robust Regression by Boosting the Median.- Boosting with Diverse Base Classifiers.- Reducing Kernel Matrix Diagonal Dominance Using Semi-definite Programming.- Optimal Rates of Aggregation.- Distance-Based Classification with Lipschitz Functions.- Random Subclass Bounds.- PAC-MDL Bounds.- Universal Well-Calibrated Algorithm for On-Line Classification.- Learning Probabilistic Linear-Threshold Classifiers via Selective Sampling.- Learning Algorithms for Enclosing Points in Bregmanian Spheres.- Internal Regret in On-Line Portfolio Selection.- Lower Bounds on the Sample Complexity of Exploration in the Multi-armed Bandit Problem.- Smooth -Insensitive Regression by Loss Symmetrization.- On Finding Large Conjunctive Clusters.- LearningArithmetic Circuits via Partial Derivatives.- Poster Session 2.- Using a Linear Fit to Determine Monotonicity Directions.- Generalization Bounds for Voting Classifiers Based on Sparsity and Clustering.- Sequence Prediction Based on Monotone Complexity.- How Many Strings Are Easy to Predict .- Polynomial Certificates for Propositional Classes.- On-Line Learning with Imperfect Monitoring.- Exploiting Task Relatedness for Multiple Task Learning.- Approximate Equivalence of Markov Decision Processes.- An Information Theoretic Tradeoff between Complexity and Accuracy.- Learning Random Log-Depth Decision Trees under the Uniform Distribution.- Projective DNF Formulae and Their Revision.- Learning with Equivalence Constraints and the Relation to Multiclass Learning.- Target Area: Natural Language Processing.- Tutorial: Machine Learning Methods in Natural Language Processing.- Learning from Uncertain Data.- Learning and Parsing Stochastic Unification-Based Grammars.- Generality's Price.- On Learning to Coordinate.- Learning All Subfunctions of a Function.- When Is Small Beautiful .- Learning a Function of r Relevant Variables.- Subspace Detection: A Robust Statistics Formulation.- How Fast Is k-Means .- Universal Coding of Zipf Distributions.- An Open Problem Regarding the Convergence of Universal A Priori Probability.- Entropy Bounds for Restricted Convex Hulls.- Compressing to VC Dimension Many Points.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 768 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783540407201

Titel
Learning Theory and Kernel Machines
Autor
Bernhard Schölkopf
Verlag
Springer, Springer Aug 2003
Erscheinungsjahr
2003
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3540407200
ISBN-13
9783540407201
Artikelgewicht
1.142 Gramm
Abmessungen
235x155x41 mm

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