Topics grammatical inference (27 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Topics in Grammatical Inference | Jeffrey Heinz (u. a.) | Taschenbuch | xvii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783662569207 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book explains advanced theoretical andapplication-related issues in grammatical inference, a research area inside theinductive inference paradigm for machine learning. The first three chapters ofthe book deal with issues regarding theoretical le…arning frameworks; the nextfour chapters focus on the main classes of formal languages according toChomsky's hierarchy, in particular regular and context-free languages; and thefinal chapter addresses the processing of biosequences.The topics chosen are of foundational interest withrelatively mature and established results, algorithms and conclusions. The bookwill be of value to researchers and graduate students in areas such astheoretical computer science, machine learning, computational linguistics, bioinformatics,and cognitive psychology who are engaged with the study of learning, especiallyof the structure underlying the concept to be learned. Some knowledge ofmathematics and theoretical computer science, including formal language theory,automata theory, formal grammars, and algorithmics, is a prerequisite forreading this book.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg 2016
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book explains advanced theoretical andapplication-related issues in grammatical inference, a research area inside theinductive inference paradigm for machine learning. The first three chapters ofthe book deal with issues regarding theoretical learning…frameworks; the nextfour chapters focus on the main classes of formal languages according toChomsky's hierarchy, in particular regular and context-free languages; and thefinal chapter addresses the processing of biosequences.The topics chosen are of foundational interest withrelatively mature and established results, algorithms and conclusions. The bookwill be of value to researchers and graduate students in areas such astheoretical computer science, machine learning, computational linguistics, bioinformatics,and cognitive psychology who are engaged with the study of learning, especiallyof the structure underlying the concept to be learned. Some knowledge ofmathematics and theoretical computer science, including formal language theory,automata theory, formal grammars, and algorithmics, is a prerequisite forreading this book.
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