Algorithmic Learning in a Random World

Langue : anglais

Edité par Springer-Verlag New York Inc., US, 2005

0387001522 / 9780387001524

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Algorithmic Learning in a Random World describes recent theoretical and experimental developments in building computable approximations to Kolmogorov's algorithmic notion of randomness. Based on these approximations, a new set of machine learning algorithms have been developed that can be used to make predictions and to estimate their confidence and credibility in high-dimensional spaces under the usual assumption that the data are independent and identically distributed (assumption of randomness). Another aim of this unique monograph is to outline some limits of predictions: The approach based on algorithmic theory of randomness allows for the proof of impossibility of prediction in certain situations. The book describes how several important machine learning problems, such as density estimation in high-dimensional spaces, cannot be solved if the only assumption is randomness.

N° de réf. du vendeur LU-9780387001524

Titre
Algorithmic Learning in a Random World
Auteur
Vladimir Vovk, Alex Gammerman, Glenn Shafer
Éditeur
Springer-Verlag New York Inc., US
Année de publication
2005
État de l'article
New
Reliure
Hardback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
0387001522
ISBN à 13 chiffres
9780387001524
Édition
2005 ed.

Rarewaves.com USA

London, London, Royaume-Uni

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