50% und mehr sparen mit den eBook Schnäppchen der Woche² >>
Computational Learning Theory als Buch (kartoniert)
PORTO-
FREI

Computational Learning Theory

4th European Conference, EuroCOLT'99 Nordkirchen, Germany, March 29-31, 1999 Proceedings. Auflage 1999.…
Buch (kartoniert)
This volume contains papers presented at the Fourth European Conference on ComputationalLearningTheory,whichwasheldatNordkirchenCastle,inNo- kirchen, NRW, Germany, from March 29 to 31, 1999. This conference is the fourth in a series of bi-annual conf … weiterlesen
Buch (kartoniert)

74,99 *

inkl. MwSt.
Portofrei
Lieferbar innerhalb von 5 bis 7 Werktagen
Computational Learning Theory als Buch (kartoniert)

Produktdetails

Titel: Computational Learning Theory
Autor/en: Paul Fischer, Hans U. Simon

ISBN: 3540657010
EAN: 9783540657019
4th European Conference, EuroCOLT'99 Nordkirchen, Germany, March 29-31, 1999 Proceedings.
Auflage 1999.
Paperback.
Sprache: Englisch.
Herausgegeben von Paul Fischer, Hans U. Simon
Springer Berlin Heidelberg

17. März 1999 - kartoniert - 324 Seiten

Beschreibung

This volume contains papers presented at the Fourth European Conference on ComputationalLearningTheory,whichwasheldatNordkirchenCastle,inNo- kirchen, NRW, Germany, from March 29 to 31, 1999. This conference is the fourth in a series of bi-annual conferences established in 1993. TheEuroCOLTconferencesarefocusedontheanalysisoflearningalgorithms and the theory of machine learning, and bring together researchers from a wide variety of related elds. Some of the issues and topics that are addressed include the sample and computational complexity of learning speci c model classes, frameworks modeling the interaction between the learner, teacher and the en- ronment (such as learning with queries, learning control policies and inductive inference),learningwithcomplexmodels(suchasdecisiontrees,neuralnetworks, and support vector machines), learning with minimal prior assumptions (such as mistake-bound models, universal prediction, and agnostic learning), and the study of model selection techniques. We hope that these conferences stimulate an interdisciplinary scienti c interaction that will be fruitful in all represented elds. Thirty- ve papers were submitted to the program committee for conside- tion, and twenty-one of these were accepted for presentation at the conference and publication in these proceedings. In addition, Robert Schapire (AT & T Labs), and Richard Sutton (AT & T Labs) were invited to give lectures and contribute a written version to these proceedings. There were a number of other joint events including a banquet and an excursion to Munster ¿ . The IFIP WG 1.4 Scholarship was awarded to Andra s Antos for his paper \Lower bounds on the rate of convergence of nonparametric pattern recognition".

Inhaltsverzeichnis

Invited Lectures.- Theoretical Views of Boosting.- Open Theoretical Questions in Reinforcement Learning.- Learning from Random Examples.- A Geometric Approach to Leveraging Weak Learners.- Query by Committee, Linear Separation and Random Walks.- Hardness Results for Neural Network Approximation Problems.- Learning from Queries and Counterexamples.- Learnability of Quantified Formulas.- Learning Multiplicity Automata from Smallest Counterexamples.- Exact Learning when Irrelevant Variables Abound.- An Application of Codes to Attribute-Efficient Learning.- Learning Range Restricted Horn Expressions.- Reinforcement Learning.- On the Asymptotic Behavior of a Constant Stepsize Temporal-Difference Learning Algorithm.- On-line Learning and Expert Advice.- Direct and Indirect Algorithms for On-line Learning of Disjunctions.- Averaging Expert Predictions.- Teaching and Learning.- On Teaching and Learning Intersection-Closed Concept Classes.- Inductive Inference.- Avoiding Coding Tricks by Hyperrobust Learning.- Mind Change Complexity of Learning Logic Programs.- Statistical Theory of Learning and Pattern Recognition.- Regularized Principal Manifolds.- Distribution-Dependent Vapnik-Chervonenkis Bounds.- Lower Bounds on the Rate of Convergence of Nonparametric Pattern Recognition.- On Error Estimation for the Partitioning Classification Rule.- Margin Distribution Bounds on Generalization.- Generalization Performance of Classifiers in Terms of Observed Covering Numbers.- Entropy Numbers, Operators and Support Vector Kernels.
Servicehotline
089 - 70 80 99 47

Mo. - Fr. 8.00 - 20.00 Uhr
Sa. 10.00 - 20.00 Uhr
Filialhotline
089 - 30 75 75 75

Mo. - Sa. 9.00 - 20.00 Uhr
Bleiben Sie in Kontakt:
Sicher & bequem bezahlen:
akzeptierte Zahlungsarten: Überweisung, offene Rechnung,
Visa, Master Card, American Express, Paypal
Zustellung durch:
1 Mängelexemplare sind Bücher mit leichten Beschädigungen, die das Lesen aber nicht einschränken. Mängelexemplare sind durch einen Stempel als solche gekennzeichnet. Die frühere Buchpreisbindung ist aufgehoben. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den gebundenen Preis eines mangelfreien Exemplars.

2 Diese Artikel unterliegen nicht der Preisbindung, die Preisbindung dieser Artikel wurde aufgehoben oder der Preis wurde vom Verlag gesenkt. Die jeweils zutreffende Alternative wird Ihnen auf der Artikelseite dargestellt. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den vorherigen Preis.

4 Der gebundene Preis dieses Artikels wird nach Ablauf des auf der Artikelseite dargestellten Datums vom Verlag angehoben.

5 Der Preisvergleich bezieht sich auf die unverbindliche Preisempfehlung (UVP) des Herstellers.

6 Der gebundene Preis dieses Artikels wurde vom Verlag gesenkt. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den vorherigen Preis.

7 Die Preisbindung dieses Artikels wurde aufgehoben. Angaben zu Preissenkungen beziehen sich auf den vorherigen Preis.

* Alle Preise verstehen sich inkl. der gesetzlichen MwSt. Informationen über den Versand und anfallende Versandkosten finden Sie hier.