دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب Algorithmic Learning Theory: 27th International Conference, ALT 2016, Bari, Italy, October 19-21, 2016, Proceedings
دانلود کتاب نظریه یادگیری الگوریتمی: بیست و هفتمین کنفرانس بین المللی ، ALT 2016 ، باری ، ایتالیا ، 19 تا 21 اکتبر 2016 ، مجموعه مقالات
مشخصات کتاب
Algorithmic Learning Theory: 27th International Conference, ALT 2016, Bari, Italy, October 19-21, 2016, Proceedings
ویرایش: نویسندگان: Ronald Ortner, Hans Ulrich Simon, Sandra Zilles (eds.) سری: Lecture Notes in Computer Science 9925 ISBN (شابک) : 9783319463780, 9783319463797 ناشر: Springer International Publishing سال نشر: 2016 تعداد صفحات: [382] زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 8 Mb
قیمت کتاب (تومان) : 51,000
در صورت تبدیل فایل کتاب Algorithmic Learning Theory: 27th International Conference, ALT 2016, Bari, Italy, October 19-21, 2016, Proceedings به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب نظریه یادگیری الگوریتمی: بیست و هفتمین کنفرانس بین المللی ، ALT 2016 ، باری ، ایتالیا ، 19 تا 21 اکتبر 2016 ، مجموعه مقالات نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
توضیحاتی در مورد کتاب نظریه یادگیری الگوریتمی: بیست و هفتمین کنفرانس بین المللی ، ALT 2016 ، باری ، ایتالیا ، 19 تا 21 اکتبر 2016 ، مجموعه مقالات
این کتاب مجموعه مقالات داوری بیست و هفتمین کنفرانس بین‌المللی نظریه یادگیری الگوریتمی، ALT 2016، در باری، ایتالیا، در اکتبر 2016، هم‌زمان با نوزدهمین کنفرانس بین‌المللی علوم اکتشاف، DS 2016 برگزار شد. 24 مقاله منظم ارائه شده در این جلد به دقت بررسی و از بین 45 مورد ارسالی انتخاب شد. علاوه بر این، کتاب حاوی 5 چکیده از سخنرانی های دعوت شده است. مقالات در بخش‌های موضوعی با نام‌های زیر سازماندهی شده‌اند: محدودیت‌های خطا، طرح‌های فشرده‌سازی نمونه. یادگیری آماری، نظریه، تکامل پذیری؛ یادگیری دقیق و تعاملی؛ پیچیدگی مدل های تدریس؛ استنتاج استقرایی; یادگیری آنلاین؛ راهزنان و یادگیری تقویتی؛ و خوشه بندی
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
This book constitutes the refereed proceedings of the 27th International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2016, held in Bari, Italy, in October 2016, co-located with the 19th International Conference on Discovery Science, DS 2016. The 24 regular papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 45 submissions. In addition the book contains 5 abstracts of invited talks. The papers are organized in topical sections named: error bounds, sample compression schemes; statistical learning, theory, evolvability; exact and interactive learning; complexity of teaching models; inductive inference; online learning; bandits and reinforcement learning; and clustering.
فهرست مطالب
Front Matter....Pages I-XIX
Front Matter....Pages 1-1
A Vector-Contraction Inequality for Rademacher Complexities....Pages 3-17
Localization of VC Classes: Beyond Local Rademacher Complexities....Pages 18-33
Labeled Compression Schemes for Extremal Classes....Pages 34-49
On Version Space Compression....Pages 50-64
Front Matter....Pages 65-65
Learning with Rejection....Pages 67-82
Sparse Learning for Large-Scale and High-Dimensional Data: A Randomized Convex-Concave Optimization Approach....Pages 83-97
On the Evolution of Monotone Conjunctions: Drilling for Best Approximations....Pages 98-112
Front Matter....Pages 113-113
Exact Learning of Juntas from Membership Queries....Pages 115-129
Submodular Learning and Covering with Response-Dependent Costs....Pages 130-144
Classifying the Arithmetical Complexity of Teaching Models....Pages 145-160
Front Matter....Pages 161-161
Learning Finite Variants of Single Languages from Informant....Pages 163-173
Intrinsic Complexity of Partial Learning....Pages 174-188
Learning Pattern Languages over Groups....Pages 189-203
Front Matter....Pages 205-205
The Maximum Cosine Framework for Deriving Perceptron Based Linear Classifiers....Pages 207-222
Structural Online Learning....Pages 223-237
An Upper Bound for Aggregating Algorithm for Regression with Changing Dependencies....Pages 238-252
Things Bayes Can’t Do....Pages 253-260
On Minimaxity of Follow the Leader Strategy in the Stochastic Setting....Pages 261-275
A Combinatorial Metrical Task System Problem Under the Uniform Metric....Pages 276-287
Competitive Portfolio Selection Using Stochastic Predictions....Pages 288-302
Front Matter....Pages 303-303
On the Prior Sensitivity of Thompson Sampling....Pages 305-320
Front Matter....Pages 321-336
Finding Meaningful Cluster Structure Amidst Background Noise....Pages 337-337
A Spectral Algorithm with Additive Clustering for the Recovery of Overlapping Communities in Networks....Pages 339-354
Back Matter....Pages 355-370
....Pages 371-371
