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Synopsis
This an introduction to the theory of computational learning.
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Présentation de l'éditeur
Computational learning theory is a subject which has been advancing rapidly in the last few years. The authors concentrate on the probably approximately correct model of learning, and gradually develop the ideas of efficiency considerations. Finally, applications of the theory to artificial neural networks are considered. Many exercises are included throughout, and the list of references is extensive. This volume is relatively self contained as the necessary background material from logic, probability and complexity theory is included. It will therefore form an introduction to the theory of computational learning, suitable for a broad spectrum of graduate students from theoretical computer science and mathematics.
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Computational learning theory an introduction Martin Anthony, Norman Biggs. Cambridge tracts in theoretical computer science 30.
Edité par
Cambridge, Cambridge University Press, 1992
ISBN 10 : 0521416035
ISBN 13 : 9780521416030
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Computational Learning Theory
Edité par
Cambridge University Press, 1992
ISBN 10 : 0521416035
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Computational Learning Theory
Edité par
Cambridge University Press, New York
ISBN 10 : 0521416035
ISBN 13 : 9780521416030
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Computational Learning Theory (Cambridge Tracts in Theoretical Computer Science, Series Number 30)
Edité par
Cambridge University Press, 1992
ISBN 10 : 0521416035
ISBN 13 : 9780521416030
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