ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Machine Learning Challenges. Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognising Tectual Entailment: First PASCAL Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005, Southampton, UK, April 11-13, 2005, Revised Selected Papers

دانلود کتاب چالش های یادگیری ماشین. ارزیابی عدم قطعیت پیش بینی شده ، طبقه بندی شیء بصری و شناخت موقعیت عملی: اولین کارگاه آموزشی چالش های یادگیری ماشین PASCAL ، MLCW 2005 ، ساوتهمپتون ، انگلیس ، 11-13 آوریل 2005 ، نسخه های تجدید نظر شده

Machine Learning Challenges. Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognising Tectual Entailment: First PASCAL Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005, Southampton, UK, April 11-13, 2005, Revised Selected Papers

مشخصات کتاب

Machine Learning Challenges. Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognising Tectual Entailment: First PASCAL Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005, Southampton, UK, April 11-13, 2005, Revised Selected Papers

دسته بندی: آموزشی
ویرایش: 1 
نویسندگان: , , , ,   
سری: Lecture Notes in Computer Science 3944 : Lecture Notes in Artificial Intelligence 
ISBN (شابک) : 3540334270, 9783540334279 
ناشر: Springer-Verlag Berlin Heidelberg 
سال نشر: 2006 
تعداد صفحات: 473 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 5 مگابایت

قیمت کتاب (تومان) : 47,000



کلمات کلیدی مربوط به کتاب چالش های یادگیری ماشین. ارزیابی عدم قطعیت پیش بینی شده ، طبقه بندی شیء بصری و شناخت موقعیت عملی: اولین کارگاه آموزشی چالش های یادگیری ماشین PASCAL ، MLCW 2005 ، ساوتهمپتون ، انگلیس ، 11-13 آوریل 2005 ، نسخه های تجدید نظر شده: هوش مصنوعی (شامل رباتیک)، تجزیه و تحلیل الگوریتم و پیچیدگی مسائل، منطق ریاضی و زبان های رسمی، آماده سازی اسناد و پردازش متن، پردازش تصویر و بینایی کامپیوتری، تشخیص الگو



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 7


در صورت تبدیل فایل کتاب Machine Learning Challenges. Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognising Tectual Entailment: First PASCAL Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005, Southampton, UK, April 11-13, 2005, Revised Selected Papers 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 چالش های یادگیری ماشین. ارزیابی عدم قطعیت پیش بینی شده ، طبقه بندی شیء بصری و شناخت موقعیت عملی: اولین کارگاه آموزشی چالش های یادگیری ماشین PASCAL ، MLCW 2005 ، ساوتهمپتون ، انگلیس ، 11-13 آوریل 2005 ، نسخه های تجدید نظر شده 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 چالش های یادگیری ماشین. ارزیابی عدم قطعیت پیش بینی شده ، طبقه بندی شیء بصری و شناخت موقعیت عملی: اولین کارگاه آموزشی چالش های یادگیری ماشین PASCAL ، MLCW 2005 ، ساوتهمپتون ، انگلیس ، 11-13 آوریل 2005 ، نسخه های تجدید نظر شده



این کتاب، کارگاه چالش‌های یادگیری ماشینی اولین PASCAL (تحلیل الگو، مدل‌سازی آماری و یادگیری محاسباتی) را تشکیل می‌دهد، MLCW 2005، که در آوریل 2005 در ساوتهمپتون، انگلستان برگزار شد.

25 مقاله کامل اصلاح شده ارائه شده طی دو دور بررسی و بهبود از بین حدود 50 مقاله ارسالی با دقت انتخاب شدند. مقالات منعکس کننده مفاهیم سه چالشی است که در کارگاه به آنها پرداخته شده است: یافتن یک پایه ارزیابی بر اساس عدم قطعیت پیش بینی ها با استفاده از آمار کلاسیک، استنتاج بیزی، و نظریه یادگیری آماری. چالش دوم تشخیص اشیا از تعدادی از کلاس های اشیاء بصری در صحنه های واقع گرایانه بود. چالش سوم شناخت دلالت های متنی به تحلیل معنایی زبان می پردازد تا چارچوبی کلی برای استنتاج معنایی کاربردی در درک متن ایجاد کند.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

This book constitutes the thoroughly refereed post-proceedings of the First PASCAL (pattern analysis, statistical modelling and computational learning) Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005, held in Southampton, UK in April 2005.

The 25 revised full papers presented were carefully selected during two rounds of reviewing and improvement from about 50 submissions. The papers reflect the concepts of three challenges dealt with in the workshop: finding an assessment base on the uncertainty of predictions using classical statistics, Bayesian inference, and statistical learning theory; the second challenge was to recognize objects from a number of visual object classes in realistic scenes; the third challenge of recognizing textual entailment addresses semantic analysis of language to form a generic framework for applied semantic inference in text understanding.



فهرست مطالب

Front Matter....Pages -
Evaluating Predictive Uncertainty Challenge....Pages 1-27
Classification with Bayesian Neural Networks....Pages 28-32
A Pragmatic Bayesian Approach to Predictive Uncertainty....Pages 33-40
Many Are Better Than One: Improving Probabilistic Estimates from Decision Trees....Pages 41-55
Estimating Predictive Variances with Kernel Ridge Regression....Pages 56-77
Competitive Associative Nets and Cross-Validation for Estimating Predictive Uncertainty on Regression Problems....Pages 78-94
Lessons Learned in the Challenge: Making Predictions and Scoring Them....Pages 95-116
The 2005 PASCAL Visual Object Classes Challenge....Pages 117-176
The PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge....Pages 177-190
Using Bleu-like Algorithms for the Automatic Recognition of Entailment....Pages 191-204
What Syntax Can Contribute in the Entailment Task....Pages 205-216
Combining Lexical Resources with Tree Edit Distance for Recognizing Textual Entailment....Pages 217-230
Textual Entailment Recognition Based on Dependency Analysis and WordNet ....Pages 231-239
Learning Textual Entailment on a Distance Feature Space....Pages 240-260
An Inference Model for Semantic Entailment in Natural Language....Pages 261-286
A Lexical Alignment Model for Probabilistic Textual Entailment....Pages 287-298
Textual Entailment Recognition Using Inversion Transduction Grammars....Pages 299-308
Evaluating Semantic Evaluations: How RTE Measures Up....Pages 309-331
Partial Predicate Argument Structure Matching for Entailment Determination....Pages 332-343
VENSES – A Linguistically-Based System for Semantic Evaluation....Pages 344-371
Textual Entailment Recognition Using a Linguistically–Motivated Decision Tree Classifier....Pages 372-384
Recognizing Textual Entailment Via Atomic Propositions....Pages 385-403
Recognising Textual Entailment with Robust Logical Inference....Pages 404-426
Applying COGEX to Recognize Textual Entailment....Pages 427-448
Recognizing Textual Entailment: Is Word Similarity Enough?....Pages 449-460
Back Matter....Pages -




نظرات کاربران

تمامی حقوق معنوی و مادی وبسایت متعلق به اینترنشنال لایبرری می باشد
نماد اعتماد الکترونیکی