Computational Learning Theory

Langue : anglais

Edité par Springer, Springer Jun 2002, 2002

354043836X / 9783540438366

Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagnebuchversandmimpf2000

Vendeur avec une évaluation de 5 étoiles

Vendeur AbeBooks depuis 23 janvier 2017

Livre broché

Etat: Neuf

EUR 53,49

EUR 60,00 expédition 
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis

Quantité disponible : 1 disponible

Ajouter au panier
Retours gratuits sous 30 jours

A propos de cet article

This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Statistical Learning Theory.- Agnostic Learning Nonconvex Function Classes.- Entropy, Combinatorial Dimensions and Random Averages.- Geometric Parameters of Kernel Machines.- Localized Rademacher Complexities.- Some Local Measures of Complexity of Convex Hulls and Generalization Bounds.- Online Learning.- Path Kernels and Multiplicative Updates.- Predictive Complexity and Information.- Mixability and the Existence of Weak Complexities.- A Second-Order Perceptron Algorithm.- Tracking Linear-Threshold Concepts with Winnow.- Inductive Inference.- Learning Tree Languages from Text.- Polynomial Time Inductive Inference of Ordered Tree Patterns with Internal Structured Variables from Positive Data.- Inferring Deterministic Linear Languages.- Merging Uniform Inductive Learners.- The Speed Prior: A New Simplicity Measure Yielding Near-Optimal Computable Predictions.- PAC Learning.- New Lower Bounds for Statistical Query Learning.- Exploring Learnability between Exact and PAC.- PAC Bounds for Multi-armed Bandit and Markov Decision Processes.- Bounds for the Minimum Disagreement Problem with Applications to Learning Theory.- On the Proper Learning of Axis Parallel Concepts.- Boosting.- A Consistent Strategy for Boosting Algorithms.- The Consistency of Greedy Algorithms for Classification.- Maximizing the Margin with Boosting.- Other Learning Paradigms.- Performance Guarantees for Hierarchical Clustering.- Self-Optimizing and Pareto-Optimal Policies in General Environments Based on Bayes-Mixtures.- Prediction and Dimension.- Invited Talk.- Learning the Internet.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 424 pp. Englisch.…

N° de réf. du vendeur 9783540438366

Titre
Computational Learning Theory
Auteur
Jyrki Kivinen
Éditeur
Springer, Springer Jun 2002
Année de publication
2002
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
354043836X
ISBN à 13 chiffres
9783540438366
Poids de l'article
639 grammes
Dimensions
235x155x23 mm

buchversandmimpf2000

Emtmannsberg, BAYE, Allemagne

Vendeur avec une évaluation de 5 étoiles

Vendeur AbeBooks depuis 23 janvier 2017

Frais d'expédition de Allemagne vers Etats-Unis

Article60 à 60 jours ouvrés60 à 60 jours ouvrés
Premier articleEUR 60,00EUR 75,00
Les délais de livraison sont fixés par les vendeurs et varient en fonction du transporteur et du lieu. Les commandes transitant par les douanes peuvent être retardées et les acheteurs sont responsables de tous les droits ou frais associés. Les vendeurs peuvent vous contacter au sujet de frais supplémentaires afin de couvrir toute augmentation des coûts d'expédition de vos articles.

Modes de paiement

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Chèque
  • Paypal

Description de la boutique

Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur

Spécialité

Modernes Antiquariat - Bücher von 1960 bis heute

Profil professionnel du vendeur

buchversandmimpf2000

Allemagne

Impressum

Gesetzliche Anbieterkennung:

Thorsten Retsch
Buchversand Mimpf2000
Oberölschnitz 16
95517 Emtmannsberg
Deutschland
Telefon: 092092023188
E-Mail: order@buchversandmimpf2000.de
USt-IdNr.: DE 235096871

Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.