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Algorithmic Learning Theory: 20th International Conference, ALT 2009, Porto, Portugal, October 3-5, 2009, Proceedings Ricard Gavaldà Editor
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Algorithmic Learning Theory: 20th International Conference, ALT 2009, Porto, Portugal, October 3-5, 2009, Proceedings Ricard Gavaldà Editor - neues Buch

2009, ISBN: 9783642044137

This book constitutes the refereed proceedings of the 20th International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2009, held in Porto, Portugal, in October 2009, co-located with the… Mehr…

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Algorithmic Learning Theory - neues Buch

2009, ISBN: 9783642044137

This book constitutes the refereed proceedings of the 20th International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2009, held in Porto, Portugal, in October 2009, co-located with the… Mehr…

Nr. 978-3-642-04413-7. Versandkosten:Worldwide free shipping, , DE. (EUR 0.00)
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Algorithmic Learning Theory 20th International Conference, ALT 2009, Porto, Portugal, October 3-5, 2009, Proceedings - Gavaldà, Ricard (Herausgeber); Zilles, Sandra (Herausgeber); Zeugmann, Thomas (Herausgeber); Lugosi, Gabor (Herausgeber)
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Gavaldà, Ricard (Herausgeber); Zilles, Sandra (Herausgeber); Zeugmann, Thomas (Herausgeber); Lugosi, Gabor (Herausgeber):
Algorithmic Learning Theory 20th International Conference, ALT 2009, Porto, Portugal, October 3-5, 2009, Proceedings - neues Buch

2009

ISBN: 3642044131

2009 Kartoniert / Broschiert Algorithmus, Computerprogrammierung und Softwareentwicklung, Data Warehousing, Data Mining, Informationsrückgewinnung, Information Retrieval, Künstliche Int… Mehr…

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Algorithmic Learning Theory - Taschenbuch

2009, ISBN: 9783642044137

*Algorithmic Learning Theory* - 20th International Conference ALT 2009 Porto Portugal October 3-5 2009 Proceedings. Auflage 2009 / Taschenbuch für 53.49 € / Aus dem Bereich: Bücher, Ratge… Mehr…

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Algorithmic Learning Theory 20th International Conference, ALT 2009, Porto, Portugal, October 3-5, 2009, Proceedings - Gavaldà, Ricard, Gabor Lugosi und Thomas Zeugmann
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Gavaldà, Ricard, Gabor Lugosi und Thomas Zeugmann:
Algorithmic Learning Theory 20th International Conference, ALT 2009, Porto, Portugal, October 3-5, 2009, Proceedings - gebrauchtes Buch

2009, ISBN: 9783642044137

[PU: Springer Berlin], Neubindung, Buchkanten leicht angestossen 5678027/12, DE, [SC: 0.00], gebraucht; sehr gut, gewerbliches Angebot, 2009, Banküberweisung, Kreditkarte, PayPal, Interna… Mehr…

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Algorithmic Learning Theory
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

9783642044137


This book constitutes the refereed proceedings of the 20th International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2009, held in Porto, Portugal, in October 2009, co-located with the 12th International Conference on Discovery Science, DS 2009. The 26 revised full papers presented together with the abstracts of 5 invited talks were carefully reviewed and selected from 60 submissions. The papers are divided into topical sections of papers on online learning, learning graphs, active learning and query learning, statistical learning, inductive inference, and semisupervised and unsupervised learning. The volume also contains abstracts of the invited talks: Sanjoy Dasgupta, The Two Faces of Active Learning; Hector Geffner, Inference and learning in Planning; Jiawei Han, Mining Heterogeneous; Information Networks By Exploring the Power of Links, Yishay Mansour, Learning and Domain Adaptation; Fernando C.N. Pereira, Learning on the Web.

Detailangaben zum Buch - Algorithmic Learning Theory


EAN (ISBN-13): 9783642044137
ISBN (ISBN-10): 3642044131
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2009
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg

Buch in der Datenbank seit 2009-08-14T08:32:34+02:00 (Berlin)
Detailseite zuletzt geändert am 2024-04-11T12:26:06+02:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9783642044137

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-642-04413-1, 978-3-642-04413-7
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: gavalda, ricard, zille, zilles, allah, gabor, lugosi, lugo, dasgupta, pereira
Titel des Buches: october, porto portugal, alt

Daten vom Verlag:

Autor/in: Ricard Gavaldà; Gabor Lugosi; Thomas Zeugmann; Sandra Zilles
Titel: Lecture Notes in Computer Science; Lecture Notes in Artificial Intelligence; Algorithmic Learning Theory - 20th International Conference, ALT 2009, Porto, Portugal, October 3-5, 2009, Proceedings
Verlag: Springer; Springer Berlin
399 Seiten
Erscheinungsjahr: 2009-09-21
Berlin; Heidelberg; DE
Sprache: Englisch
53,49 € (DE)
54,99 € (AT)
59,00 CHF (CH)
Available
XI, 399 p.

BC; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Informatik; Künstliche Intelligenz; Verstehen; Informatik; active learning; algorithms; boolean function learning; complexity; data mining; half-space learning; iterative learning; language learning; learning; machine learning; query learning; tensor clustering; visualization; Artificial Intelligence; Programming Techniques; Data Mining and Knowledge Discovery; Natural Language Processing (NLP); Automated Pattern Recognition; Information Storage and Retrieval; Computerprogrammierung und Softwareentwicklung; Data Mining; Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme; Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung; Mustererkennung; Informationsrückgewinnung, Information Retrieval; Data Warehousing; EA

Invited Papers.- The Two Faces of Active Learning.- Inference and Learning in Planning.- Mining Heterogeneous Information Networks by Exploring the Power of Links.- Learning and Domain Adaptation.- Learning on the Web.- Regular Contributions.- Prediction with Expert Evaluators’ Advice.- Pure Exploration in Multi-armed Bandits Problems.- The Follow Perturbed Leader Algorithm Protected from Unbounded One-Step Losses.- Computable Bayesian Compression for Uniformly Discretizable Statistical Models.- Calibration and Internal No-Regret with Random Signals.- St. Petersburg Portfolio Games.- Reconstructing Weighted Graphs with Minimal Query Complexity.- Learning Unknown Graphs.- Completing Networks Using Observed Data.- Average-Case Active Learning with Costs.- Canonical Horn Representations and Query Learning.- Learning Finite Automata Using Label Queries.- Characterizing Statistical Query Learning: Simplified Notions and Proofs.- An Algebraic Perspective on Boolean Function Learning.- Adaptive Estimation of the Optimal ROC Curve and a Bipartite Ranking Algorithm.- Complexity versus Agreement for Many Views.- Error-Correcting Tournaments.- Difficulties in Forcing Fairness of Polynomial Time Inductive Inference.- Learning Mildly Context-Sensitive Languages with Multidimensional Substitutability from Positive Data.- Uncountable Automatic Classes and Learning.- Iterative Learning from Texts and Counterexamples Using Additional Information.- Incremental Learning with Ordinal Bounded Example Memory.- Learning from Streams.- Smart PAC-Learners.- Approximation Algorithms for Tensor Clustering.- Agnostic Clustering.
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