Learning with Nested Generalized Exemplars
Steven L. Salzberg
thg 12 2012 · The Springer International Series in Engineering and Computer Science Sách 100 · Springer Science & Business Media
5,0star
1 bài đánh giáreport
Sách điện tử
160
Trang
reportĐiểm xếp hạng và bài đánh giá chưa được xác minh Tìm hiểu thêm
Giới thiệu về sách điện tử này
Machine Learning is one of the oldest and most intriguing areas of Ar tificial Intelligence. From the moment that computer visionaries first began to conceive the potential for general-purpose symbolic computa tion, the concept of a machine that could learn by itself has been an ever present goal. Today, although there have been many implemented com puter programs that can be said to learn, we are still far from achieving the lofty visions of self-organizing automata that spring to mind when we think of machine learning. We have established some base camps and scaled some of the foothills of this epic intellectual adventure, but we are still far from the lofty peaks that the imagination conjures up. Nevertheless, a solid foundation of theory and technique has begun to develop around a variety of specialized learning tasks. Such tasks in clude discovery of optimal or effective parameter settings for controlling processes, automatic acquisition or refinement of rules for controlling behavior in rule-driven systems, and automatic classification and di agnosis of items on the basis of their features. Contributions include algorithms for optimal parameter estimation, feedback and adaptation algorithms, strategies for credit/blame assignment, techniques for rule and category acquisition, theoretical results dealing with learnability of various classes by formal automata, and empirical investigations of the abilities of many different learning algorithms in a diversity of applica tion areas.
Xếp hạng và đánh giá
5,0
1 bài đánh giá
Xếp hạng sách điện tử này
Cho chúng tôi biết suy nghĩ của bạn.
Đọc thông tin
Điện thoại thông minh và máy tính bảng
Cài đặt ứng dụng Google Play Sách cho Android và iPad/iPhone. Ứng dụng sẽ tự động đồng bộ hóa với tài khoản của bạn và cho phép bạn đọc trực tuyến hoặc ngoại tuyến dù cho bạn ở đâu.
Máy tính xách tay và máy tính
Bạn có thể nghe các sách nói đã mua trên Google Play thông qua trình duyệt web trên máy tính.
Thiết bị đọc sách điện tử và các thiết bị khác
Để đọc trên thiết bị e-ink như máy đọc sách điện tử Kobo, bạn sẽ cần tải tệp xuống và chuyển tệp đó sang thiết bị của mình. Hãy làm theo hướng dẫn chi tiết trong Trung tâm trợ giúp để chuyển tệp sang máy đọc sách điện tử được hỗ trợ.
