Multistrategy Learning : A Special Issue of MACHINE LEARNING
Langue : anglais
Edité par Springer Nature B.V. Jun 1993, 1993
- Livre relié
- Neuf
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Neuware - Most machine learning research has been concerned with the development of systems that implememnt one type of inference within a single representational paradigm. Such systems, which can be called monostrategy learning systems, include those for empirical induction of decision trees or rules, explanation-based generalization, neural net learning from examples, genetic algorithm-based learning, and others. Monostrategy learning systems can be very effective and useful if learning problems to which they are applied are sufficiently narrowly defined. Many real-world applications, however, pose learning problems that go beyond the capability of monostrategy learning methods. In view of this, recent years have witnessed a growing interest in developing multistrategy systems, which integrate two or more inference types and/or paradigms within one learning system. Such multistrategy systems take advantage of the complementarity of different inference types or representational mechanisms. Therefore, they have a potential to be more versatile and more powerful than monostrategy systems. On the other hand, due to their greater complexity, their development is significantly more difficult and represents a new great challenge to the machine learning community. Multistrategy Learning contains contributions characteristic of the current research in this area.…
N° de réf. du vendeur 9780792393740
- Titre
- Multistrategy Learning : A Special Issue of MACHINE LEARNING
- Auteur
- Ryszard S. Michalski
- Éditeur
- Springer Nature B.V. Jun 1993
- Année de publication
- 1993
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0792393740
- ISBN à 13 chiffres
- 9780792393740
- Poids de l'article
- 410 grammes
- Dimensions
- 234x156x11 mm
Many real-world applications, however, pose learning problems that go beyond the capability of monostrategy learning methods. In view of this, recent years have witnessed a growing interest in developing multistrategy systems, which integrate two or more inference types and/or paradigms within one learning system. Such multistrategy systems take advantage of the complementarity of different inference types or representational mechanisms. Therefore, they have a potential to be more versatile and more powerful than monostrategy systems. On the other hand, due to their greater complexity, their development is significantly more difficult and represents a new great challenge to the machine learning community.
Multistrategy Learning contains contributions characteristic of the current research in this area.
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