The ability to learn is a fundamental characteristic of intelligent behavior. Consequently, machine learning has been a focus of artificial intelligence since the beginnings of AI in the 1950s. The 1980s saw tremendous growth in the field, and this growth promises to continue with valuable contributions to science, engineering, and business. Readings in Machine Learning collects the best of the published machine learning literature, including papers that address a wide range of learning tasks, and that introduce a variety of techniques for giving machines the ability to learn. The editors, in cooperation with a group of expert referees, have chosen important papers that empirically study, theoretically analyze, or psychologically justify machine learning algorithms. The papers are grouped into a dozen categories, each of which is introduced by the editors.
Les informations fournies dans la section « Synopsis » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.
Edited by Jude Shavlik and Thomas Dietterich
Les informations fournies dans la section « A propos du livre » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.
Vendeur : The Book Spot, Sioux Falls, MN, Etats-Unis
Paperback. Etat : New. N° de réf. du vendeur Abebooks381232
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Vendeur : SHIMEDIA, Brooklyn, NY, Etats-Unis
Etat : New. Satisfaction Guaranteed or your money back. N° de réf. du vendeur 1558601430
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Vendeur : Buchpark, Trebbin, Allemagne
Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 853 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar. N° de réf. du vendeur 41400518/202
Quantité disponible : 1 disponible(s)