Fischer / Simon | Computational Learning Theory | E-Book | www.sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, Band 1572, 299 Seiten, eBook

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Fischer / Simon Computational Learning Theory

4th European Conference, EuroCOLT'99 Nordkirchen, Germany, March 29-31, 1999 Proceedings
1999
ISBN: 978-3-540-49097-5
Verlag: Springer
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

4th European Conference, EuroCOLT'99 Nordkirchen, Germany, March 29-31, 1999 Proceedings

E-Book, Englisch, Band 1572, 299 Seiten, eBook

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ISBN: 978-3-540-49097-5
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Research

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Invited Lectures.- Theoretical Views of Boosting.- Open Theoretical Questions in Reinforcement Learning.- Learning from Random Examples.- A Geometric Approach to Leveraging Weak Learners.- Query by Committee, Linear Separation and Random Walks.- Hardness Results for Neural Network Approximation Problems.- Learning from Queries and Counterexamples.- Learnability of Quantified Formulas.- Learning Multiplicity Automata from Smallest Counterexamples.- Exact Learning when Irrelevant Variables Abound.- An Application of Codes to Attribute-Efficient Learning.- Learning Range Restricted Horn Expressions.- Reinforcement Learning.- On the Asymptotic Behavior of a Constant Stepsize Temporal-Difference Learning Algorithm.- On-line Learning and Expert Advice.- Direct and Indirect Algorithms for On-line Learning of Disjunctions.- Averaging Expert Predictions.- Teaching and Learning.- On Teaching and Learning Intersection-Closed Concept Classes.- Inductive Inference.- Avoiding Coding Tricks by Hyperrobust Learning.- Mind Change Complexity of Learning Logic Programs.- Statistical Theory of Learning and Pattern Recognition.- Regularized Principal Manifolds.- Distribution-Dependent Vapnik-Chervonenkis Bounds.- Lower Bounds on the Rate of Convergence of Nonparametric Pattern Recognition.- On Error Estimation for the Partitioning Classification Rule.- Margin Distribution Bounds on Generalization.- Generalization Performance of Classifiers in Terms of Observed Covering Numbers.- Entropy Numbers, Operators and Support Vector Kernels.



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