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Algorithmic Learning Theory von Marcus Hutter (2010, Taschenbuch)

Über dieses Produkt

Produktinformation

This volume contains the papers presented at the 21st International Conf- ence on Algorithmic Learning Theory (ALT 2010), which was held in Canberra, Australia, October 6-8, 2010. The conference was co-located with the 13th - ternational Conference on Discovery Science (DS 2010) and with the Machine Learning Summer School, which was held just before ALT 2010. The tech- cal program of ALT 2010, contained 26 papers selected from 44 submissions and ?ve invited talks. The invited talks were presented in joint sessions of both conferences. ALT 2010 was dedicated to the theoretical foundations of machine learning and took place on the campus of the Australian National University, Canberra, Australia. ALT provides a forum for high-quality talks with a strong theore- cal background and scienti?c interchange in areas such as inductive inference, universal prediction, teaching models, grammatical inference, formal languages, inductive logic programming, query learning, complexity of learning, on-line learning and relative loss bounds, semi-supervised and unsupervised learning, clustering,activelearning,statisticallearning,supportvectormachines,Vapnik- Chervonenkisdimension,probablyapproximatelycorrectlearning,Bayesianand causal networks, boosting and bagging, information-based methods, minimum descriptionlength,Kolmogorovcomplexity,kernels,graphlearning,decisiontree methods, Markov decision processes, reinforcement learning, and real-world - plications of algorithmic learning theory. DS 2010 was the 13th International Conference on Discovery Science and focused on the development and analysis of methods for intelligent data an- ysis, knowledge discovery and machine learning, as well as their application to scienti?c knowledge discovery. As is the tradition, it was co-located and held in parallel with Algorithmic Learning Theory.

Produktkennzeichnungen

Herausgeber
Marcus Hutter, Thomas Zeugmann, Vladimir Vovk, Frank Stephan
ISBN-10
3642161073
ISBN-13
9783642161070
eBay Product ID (ePID)
161689283

Produkt Hauptmerkmale

Produktart
Lehrbuch
Sprache
Englisch
Anzahl der Seiten
Xiii Seiten
Verlag
Springer-Verlag Gmbh, Springer Berlin
Publikationsname
Algorithmic Learning Theory
Autor
Marcus Hutter, Thomas Zeugmann, Vladimir Vovk, Frank Stephan
Format
Taschenbuch
Erscheinungsjahr
2010

Zusätzliche Produkteigenschaften

Hörbuch
No
Item Length
23cm
Item Height
2cm
Item Width
15cm
Nummer Innerhalb der Serie
6331
Buchreihe
Lecture Notes in Computer Science, Lecture Notes in Artificial Intelligence
Item Weight
653g

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