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The Use of Force: Military Power and International Politics
Art, Robert J. [Editor]; Waltz, Kenneth N. [Editor]; Allyn, Bruce J. [Contributor]; Blight, James G. [Contributor]; Bundy, McGeorge [Contributor]; Burg, Steven L. [Contributor]; Chellaney, Brahma [Contributor]; Falkenrath, Richard A. [Contributor]; Gaddis, John Lewis [Contributor]; George, Alexander L. [Contributor]; Halperin, Morton H. [Contributor]; Ikenberry, G. John [Contributor]; Jenkins, Brian M. [Contributor]; Jervis, Robert [Contributor]; Kaufmann, Chaim [Contributor]; , WalterLaqueur [Contributor]; Layne, Christopher [Contributor]; Mearsheimer, John J. [Contributor]; Morton, Louis [Contributor]; Newman, Robert D. [Contributor]; O' Hanlon, Michael E. [Contributor]; Pillar, Paul R. [Contributor]; Posen, Barry R. [Contributor]; Sagan, Scott D. [Contributor]; Sansom, Sir George [Contributor]; Snyder, Jack [Contributor]; Thayer, Bradley A. [Contributor]; Utgoff, Victor [Contributor]; Evera, Stephen Van [Contributor]; Walter, Barbara F. [Contributor]; Welch, David A. [Contributor];
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is based on the author's Ph.D. dissertation. The the sis research was conducted while the author was a graduate student in the Department of Computer Science at Rutgers University. The book was pre pared at the University of Massachusetts a…t Amherst where the author is currently an Assistant Professor in the Department of Computer and Infor mation Science. Programs that learn concepts from examples are guided not only by the examples (and counterexamples) that they observe, but also by bias that determines which concept is to be considered as following best from the ob servations. Selection of a concept represents an inductive leap because the concept then indicates the classification of instances that have not yet been observed by the learning program. Learning programs that make undesir able inductive leaps do so due to undesirable bias. The research problem addressed here is to show how a learning program can learn a desirable inductive bias.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is based on the author's Ph.D. dissertation. The the sis research was conducted while the author was a graduate student in the Department of Computer Science at Rutgers University. The book was pre pared at the University of Massachusetts at Amher…st where the author is currently an Assistant Professor in the Department of Computer and Infor mation Science. Programs that learn concepts from examples are guided not only by the examples (and counterexamples) that they observe, but also by bias that determines which concept is to be considered as following best from the ob servations. Selection of a concept represents an inductive leap because the concept then indicates the classification of instances that have not yet been observed by the learning program. Learning programs that make undesir able inductive leaps do so due to undesirable bias. The research problem addressed here is to show how a learning program can learn a desirable inductive bias.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is based on the author's Ph.D. dissertation. The the sis research was conducted while the author was a graduate student in the Department of Computer Science at Rutgers University. The book was pre pared at the University of… Massachusetts at Amherst where the author is currently an Assistant Professor in the Department of Computer and Infor mation Science. Programs that learn concepts from examples are guided not only by the examples (and counterexamples) that they observe, but also by bias that determines which concept is to be considered as following best from the ob servations. Selection of a concept represents an inductive leap because the concept then indicates the classification of instances that have not yet been observed by the learning program. Learning programs that make undesir able inductive leaps do so due to undesirable bias. The research problem addressed here is to show how a learning program can learn a desirable inductive bias. 188 pp. Englisch.
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is based on the author's Ph.D. dissertation. The the sis research was conducted while the author was a graduate student in the Department of Computer Science at Rutgers University. The book was pre pared at the University of Massac…husetts at Amherst where the author is currently an Assistant Professor in the Department of Computer and Infor mation Science. Programs that learn concepts from examples are guided not only by the examples (and counterexamples) that they observe, but also by bias that determines which concept is to be considered as following best from the ob servations. Selection of a concept represents an inductive leap because the concept then indicates the classification of instances that have not yet been observed by the learning program. Learning programs that make undesir able inductive leaps do so due to undesirable bias. The research problem addressed here is to show how a learning program can learn a desirable inductive bias. 188 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning of Inductive Bias | Paul E. Utgoff | Taschenbuch | The Springer International Series in Engineering and Computer Science | xviii | Englisch | 2012 | Springer | EAN 9781461294085 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]…hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Buch. Zustand: Neu. Machine Learning of Inductive Bias | Paul E. Utgoff | Buch | xviii | Englisch | 1986 | Springer | EAN 9780898382235 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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