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Incremental Version-Space Merging: A General Framework for Concept Learning: 104 (The Springer International Series in Engineering and Computer Science) - Tapa blanda

 
9781461288343: Incremental Version-Space Merging: A General Framework for Concept Learning: 104 (The Springer International Series in Engineering and Computer Science)

Sinopsis

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.

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Reseña del editor

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.

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Edición Destacada

ISBN 10:  0792391195 ISBN 13:  9780792391197
Editorial: Springer, 1990
Tapa dura

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Haym Hirsh
Publicado por Springer US, 2011
ISBN 10: 1461288347 ISBN 13: 9781461288343
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Hirsh, Haym
Publicado por Springer, 2011
ISBN 10: 1461288347 ISBN 13: 9781461288343
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido

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Haym Hirsh
Publicado por Springer US, 2011
ISBN 10: 1461288347 ISBN 13: 9781461288343
Nuevo Taschenbuch

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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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. Nº de ref. del artículo: 9781461288343

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Hirsh, Haym
Publicado por Springer 2011-09, 2011
ISBN 10: 1461288347 ISBN 13: 9781461288343
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Haym Hirsh
Publicado por Springer US Sep 2011, 2011
ISBN 10: 1461288347 ISBN 13: 9781461288343
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 136 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9781461288343

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Haym Hirsh
Publicado por Springer-Verlag New York Inc., 2011
ISBN 10: 1461288347 ISBN 13: 9781461288343
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ISBN 10: 1461288347 ISBN 13: 9781461288343
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Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania

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Publicado por Springer, 2011
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Hirsh Haym
Publicado por Springer, 2011
ISBN 10: 1461288347 ISBN 13: 9781461288343
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido

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Publicado por Springer, 2011
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Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania

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