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Algorithmic Learning in a Random World
Vendeur : Chiron Media, Wallingford, Royaume-Uni
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Algorithmic Learning in a Random World
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
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Algorithmic Learning in a Random World
Vendeur : ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, Etats-Unis
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Algorithmic Learning in a Random World
Vendeur : BennettBooksLtd, North Las Vegas, NV, Etats-Unis
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Algorithmic Learning in a Random World
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
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Algorithmic Learning in a Random World
Vendeur : Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Etats-Unis
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Algorithmic Learning in a Random World
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Algorithmic Learning in a Random World
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Algorithmic Learning in a Random World
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Algorithmic Learning in a Random World
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Algorithmic Learning in a Random World
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Algorithmic Learning in a Random World
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Algorithmic Learning in a Random World
Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-Unis
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Algorithmic Learning in a Random World
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Algorithmic Learning in a Random World
Edité par Springer International Publishing, 2023
ISBN 10 : 3031066510 ISBN 13 : 9783031066511
Langue: anglais
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 181,89
Autre deviseEUR 31,77 expédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is about conformal prediction, an approach to prediction that originated in machine learning in the late 1990s. The main feature of conformal prediction is the principled treatment of the reliability of predictions. The prediction algorithms described-conformal predictors-are provably valid in the sense that they evaluate the reliability of their own predictions in a way that is neither over-pessimistic nor over-optimistic (the latter being especially dangerous). The approach is still flexible enough to incorporate most of the existing powerful methods of machine learning. The book covers both key conformal predictors and the mathematical analysis of their properties.Algorithmic Learning in a Random Worldcontains, in addition to proofs of validity, results about the efficiency of conformal predictors. The only assumption required for validity is that of 'randomness' (the prediction algorithm is presented with independent and identically distributed examples); in later chapters, even the assumption of randomness is significantly relaxed. Interesting results about efficiency are established both under randomness and under stronger assumptions.Since publication of the First Edition in 2005 conformal prediction has found numerous applications in medicine and industry, and is becoming a popular machine-learning technique. This Second Edition contains three new chapters. One is about conformal predictive distributions, which are more informative than the set predictions produced by standard conformal predictors. Another is about the efficiency of ways of testing the assumption of randomness based on conformal prediction. The third new chapter harnesses conformal testing procedures for protecting machine-learning algorithms against changes in the distribution of the data. In addition, the existing chapters have been revised, updated, and expanded.
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Algorithmic Learning in a Random World
Edité par Springer International Publishing, 2022
ISBN 10 : 3031066480 ISBN 13 : 9783031066481
Langue: anglais
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 181,89
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Ajouter au panierBuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is about conformal prediction, an approach to prediction that originated in machine learning in the late 1990s. The main feature of conformal prediction is the principled treatment of the reliability of predictions. The prediction algorithms described-conformal predictors-are provably valid in the sense that they evaluate the reliability of their own predictions in a way that is neither over-pessimistic nor over-optimistic (the latter being especially dangerous). The approach is still flexible enough to incorporate most of the existing powerful methods of machine learning. The book covers both key conformal predictors and the mathematical analysis of their properties.Algorithmic Learning in a Random Worldcontains, in addition to proofs of validity, results about the efficiency of conformal predictors. The only assumption required for validity is that of 'randomness' (the prediction algorithm is presented with independent and identically distributed examples); in later chapters, even the assumption of randomness is significantly relaxed. Interesting results about efficiency are established both under randomness and under stronger assumptions.Since publication of the First Edition in 2005 conformal prediction has found numerous applications in medicine and industry, and is becoming a popular machine-learning technique. This Second Edition contains three new chapters. One is about conformal predictive distributions, which are more informative than the set predictions produced by standard conformal predictors. Another is about the efficiency of ways of testing the assumption of randomness based on conformal prediction. The third new chapter harnesses conformal testing procedures for protecting machine-learning algorithms against changes in the distribution of the data. In addition, the existing chapters have been revised, updated, and expanded.
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Algorithmic Learning in a Random World
Vendeur : SecondSale, Montgomery, IL, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 228,62
Autre deviseGratuit expédition vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierEtat : Very Good. Item in very good condition! Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
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Algorithmic Learning in a Random World (Paperback)
Edité par Springer International Publishing AG, Cham, 2023
ISBN 10 : 3031066510 ISBN 13 : 9783031066511
Langue: anglais
Vendeur : CitiRetail, Stevenage, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 190,24
Autre deviseEUR 43,53 expédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierPaperback. Etat : new. Paperback. This book is about conformal prediction, an approach to prediction that originated in machine learning in the late 1990s. The main feature of conformal prediction is the principled treatment of the reliability of predictions. The prediction algorithms described conformal predictors are provably valid in the sense that they evaluate the reliability of their own predictions in a way that is neither over-pessimistic nor over-optimistic (the latter being especially dangerous). The approach is still flexible enough to incorporate most of the existing powerful methods of machine learning. The book covers both key conformal predictors and the mathematical analysis of their properties.Algorithmic Learning in a Random World contains, in addition to proofs of validity, results about the efficiency of conformal predictors. The only assumption required for validity is that of "randomness" (the prediction algorithm is presented with independent and identically distributed examples); in later chapters, even the assumption of randomness is significantly relaxed. Interesting results about efficiency are established both under randomness and under stronger assumptions.Since publication of the First Edition in 2005 conformal prediction has found numerous applications in medicine and industry, and is becoming a popular machine-learning technique. This Second Edition contains three new chapters. One is about conformal predictive distributions, which are more informative than the set predictions produced by standard conformal predictors. Another is about the efficiency of ways of testing the assumption of randomness based on conformal prediction. The third new chapter harnesses conformal testing procedures for protecting machine-learning algorithms against changes in the distribution of the data. In addition, the existing chapters have been revised, updated, and expanded. This book is about conformal prediction, an approach to prediction that originated in machine learning in the late 1990s. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Algorithmic Learning in a Random World
Vendeur : Russell Books, Victoria, BC, Canada
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 245,59
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Ajouter au panierhardcover. Etat : New. 2nd ed. 2022. Special order direct from the distributor.
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EUR 209,85
Autre deviseEUR 48,99 expédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierEtat : New. About conformal prediction, which is a valuable new method of machine learningConformal predictors are among the most accurate methods of machine learning, and unlike other state-of-the-art methods, they provide information about their own accurac.
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Algorithmic Learning in a Random World
Edité par Springer-Nature New York Inc, 2023
ISBN 10 : 3031066510 ISBN 13 : 9783031066511
Langue: anglais
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 281,99
Autre deviseEUR 11,76 expédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Ajouter au panierPaperback. Etat : Brand New. 2nd edition. 502 pages. 9.25x6.10x1.01 inches. In Stock.
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Algorithmic Learning in a Random World
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 284,07
Autre deviseEUR 11,76 expédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Ajouter au panierHardcover. Etat : Brand New. 2nd edition. 502 pages. 9.25x6.10x1.34 inches. In Stock.
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Algorithmic Learning in a Random World
Edité par Springer, Berlin, Springer US, Springer, 2005
ISBN 10 : 0387001522 ISBN 13 : 9780387001524
Langue: anglais
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 293,48
Autre deviseEUR 31,36 expédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Ajouter au panierBuch. Etat : Neu. Neuware - 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.
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Algorithmic Learning in a Random World
Vendeur : PBShop.store US, Wood Dale, IL, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 59,39
Autre deviseGratuit expédition vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierPAP. Etat : New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Algorithmic Learning in a Random World
Vendeur : PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 56,02
Autre deviseEUR 6,91 expédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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