Kapcsolat
Hogyan vásároljunk
Kézbesítés
Vásárlási tanácsadó
Incremental Version-Space Merging: A General Framework for Concept Learning
Angol
271 b
30 nap a termék visszaküldésére
A vásárlók ilyet vásároltak
/
Puha kötésű
10 300
Ft
/
Naptár
20 864
Ft
/
Puha kötésű
8 510
Ft
/
Puha kötésű
20 689
Ft
/
Puha kötésű
6 645
Ft
/
Puha kötésű
37 638
Ft
One of the most enjoyable experiences in science is hearing a simple but novel idea which instantly rings true, and whose consequences then begin to unfold in unforeseen directions. For me, this book presents such an idea and several of its ramifications. This book is concerned with machine learning. It focuses on a ques tion that is central to understanding how computers might learn: "how can a computer acquire the definition of some general concept by abstracting from specific training instances of the concept?" Although this question of how to automatically generalize from examples has been considered by many researchers over several decades, it remains only partly answered. The approach developed in this book, based on Haym Hirsh's Ph.D. dis sertation, leads to an algorithm which efficiently and exhaustively searches a space of hypotheses (possible generalizations of the data) to find all maxi mally consistent hypotheses, even in the presence of certain types of incon sistencies in the data. More generally, it provides a framework for integrat ing different types of constraints (e.g., training examples, prior knowledge) which allow the learner to reduce the set of hypotheses under consideration.
Információ a könyvről
Angol
Ajándékozza oda ezt a könyvet még ma
Nagyon egyszerű
1 Tegye a kosárba könyvet, és válassza ki a kiszállítás ajándékként opciót 2 Rögtön küldjük Önnek az utalványt 3 A könyv megérkezik a megajándékozott címéreEzt is ajánljuk
/
Puha kötésű
2 934
Ft
/
Puha kötésű
5 678
Ft
/
Puha kötésű
28 365
Ft
Szia! Libroamiko vagyok, a könyvtanácsadód.
Miben segíthetek?