Algorithmic Learning Theory: 6th International Workshop, ALT '95, Fukuoka, Japan, October 18 - 20, 1995. Proceedings: 997 (Lecture Notes in Computer Science, 997) - Tapa blanda
Sinopsis
This book constitutes the refereed proceedings of the 6th International Workshop on Algorithmic Learning Theory, ALT ’95, held in Fukuoka, Japan, in October 1995.
The book contains 21 revised full papers selected from 46 submissions together with three invited contributions. It covers all current areas related to algorithmic learning theory, in particular the theory of machine learning, design and analysis of learning algorithms, computational logic aspects, inductive inference, learning via queries, artificial and biologicial neural network learning, pattern recognition, learning by analogy, statistical learning, inductive logic programming, robot learning, and gene analysis.
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Reseña del editor
This book constitutes the refereed proceedings of the 6th International Workshop on Algorithmic Learning Theory, ALT '95, held in Fukuoka, Japan, in October 1995.
The book contains 21 revised full papers selected from 46 submissions together with three invited contributions. It covers all current areas related to algorithmic learning theory, in particular the theory of machine learning, design and analysis of learning algorithms, computational logic aspects, inductive inference, learning via queries, artificial and biologicial neural network learning, pattern recognition, learning by analogy, statistical learning, inductive logic programming, robot learning, and gene analysis.
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Algorithmic Learning Theory: 6th International Workshop, ALT '95, Fukuoka, Japan, October 18 - 20, 1995. Proceedings (Lecture Notes in Artificial Intelligence)
Publicado por
Springer-Verlag GmbH, Berlin, Germany, 1995
ISBN 10: 3540604545
ISBN 13: 9783540604549
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Algorithmic Learning Theory: 6th International Workshop, Alt '95 Fukuoka, Japan, October 18-20, 1995 : Proceedings (Lecture Notes in Computer Science, Vol 997)
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Springer-Verlag, 1995
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ISBN 13: 9783540604549
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Algorithmic Learning Theory
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