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The Use of Force: Military Power and International Politics
Idioma: Inglés
Publicado por Rowman & Littlefield Publishers, 2003
ISBN 10: 0742525570 ISBN 13: 9780742525573
Librería: BennettBooksLtd, Los Angeles, CA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 68,51
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Machine Learning of Inductive Bias (The Springer International Series in Engineering and Computer Science)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 113,71
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Machine Learning of Inductive Bias (The Springer International Series in Engineering and Computer Science, 15)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Machine Learning of Inductive Bias (The Springer International Series in Engineering and Computer Science)
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 112,05
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Machine Learning of Inductive Bias
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Machine Learning of Inductive Bias
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Machine Learning of Inductive Bias
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Machine Learning of Inductive Bias
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 144,18
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Machine Learning of Inductive Bias
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 95,70
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Machine Learning of Inductive Bias | Paul E. Utgoff | Taschenbuch | xviii | Englisch | 2012 | Springer | EAN 9781461294085 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Machine Learning of Inductive Bias
Idioma: Inglés
Publicado por Springer US, Springer New York, 2012
ISBN 10: 1461294088 ISBN 13: 9781461294085
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 112,77
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is based on the author's Ph.D. dissertation. The the sis research was conducted while the author was a graduate student in the Department of Computer Science at Rutgers University. The book was pre pared at the University of Massachusetts at Amherst where the author is currently an Assistant Professor in the Department of Computer and Infor mation Science. Programs that learn concepts from examples are guided not only by the examples (and counterexamples) that they observe, but also by bias that determines which concept is to be considered as following best from the ob servations. Selection of a concept represents an inductive leap because the concept then indicates the classification of instances that have not yet been observed by the learning program. Learning programs that make undesir able inductive leaps do so due to undesirable bias. The research problem addressed here is to show how a learning program can learn a desirable inductive bias.
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Machine Learning of Inductive Bias
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 114,36
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is based on the author's Ph.D. dissertation. The the sis research was conducted while the author was a graduate student in the Department of Computer Science at Rutgers University. The book was pre pared at the University of Massachusetts at Amherst where the author is currently an Assistant Professor in the Department of Computer and Infor mation Science. Programs that learn concepts from examples are guided not only by the examples (and counterexamples) that they observe, but also by bias that determines which concept is to be considered as following best from the ob servations. Selection of a concept represents an inductive leap because the concept then indicates the classification of instances that have not yet been observed by the learning program. Learning programs that make undesir able inductive leaps do so due to undesirable bias. The research problem addressed here is to show how a learning program can learn a desirable inductive bias.
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Machine Learning of Inductive Bias (The Springer International Series in Engineering and Computer Science, 15)
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 162,02
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Machine Learning of Inductive Bias (The Springer International Series in Engineering and Computer Science, 15)
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
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Machine Learning of Inductive Bias (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Machine Learning of Inductive Bias
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 106,99
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is based on the author's Ph.D. dissertation. The the sis research was conducted while the author was a graduate student in the Department of Computer Science at Rutgers University. The book was pre pared at the University of Massachusetts at Amherst where the author is currently an Assistant Professor in the Department of Computer and Infor mation Science. Programs that learn concepts from examples are guided not only by the examples (and counterexamples) that they observe, but also by bias that determines which concept is to be considered as following best from the ob servations. Selection of a concept represents an inductive leap because the concept then indicates the classification of instances that have not yet been observed by the learning program. Learning programs that make undesir able inductive leaps do so due to undesirable bias. The research problem addressed here is to show how a learning program can learn a desirable inductive bias. 188 pp. Englisch.
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Machine Learning of Inductive Bias
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand pp. 188 49:B&W 6.14 x 9.21 in or 234 x 156 mm (Royal 8vo) Perfect Bound on White w/Gloss Lam.
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Machine Learning of Inductive Bias
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 147,25
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Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand pp. 188 52:B&W 6.14 x 9.21in or 234 x 156mm (Royal 8vo) Case Laminate on White w/Gloss Lam.
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Machine Learning of Inductive Bias
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is based on the author's Ph.D. dissertation. The the sis research was conducted while the author was a graduate student in the Department of Computer Science at Rutgers University. The book was pre pared at the University of Massachusetts at Amherst where the author is currently an Assistant Professor in the Department of Computer and Infor mation Science. Programs that learn concepts from examples are guided not only by the examples (and counterexamples) that they observe, but also by bias that determines which concept is to be considered as following best from the ob servations. Selection of a concept represents an inductive leap because the concept then indicates the classification of instances that have not yet been observed by the learning program. Learning programs that make undesir able inductive leaps do so due to undesirable bias. The research problem addressed here is to show how a learning program can learn a desirable inductive bias. 188 pp. Englisch.
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Machine Learning of Inductive Bias
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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EUR 149,61
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Machine Learning of Inductive Bias
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Machine Learning of Inductive Bias
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Machine Learning of Inductive Bias | Paul E. Utgoff | Buch | xviii | Englisch | 1986 | Springer | EAN 9780898382235 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Machine Learning of Inductive Bias
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Jun 1986, 1986
ISBN 10: 0898382238 ISBN 13: 9780898382235
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 106,99
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book is based on the author's Ph.D. dissertation[56]. The the sis research was conducted while the author was a graduate student in the Department of Computer Science at Rutgers University. The book was pre pared at the University of Massachusetts at Amherst where the author is currently an Assistant Professor in the Department of Computer and Infor mation Science. Programs that learn concepts from examples are guided not only by the examples (and counterexamples) that they observe, but also by bias that determines which concept is to be considered as following best from the ob servations. Selection of a concept represents an inductive leap because the concept then indicates the classification of instances that have not yet been observed by the learning program. Learning programs that make undesir able inductive leaps do so due to undesirable bias. The research problem addressed here is to show how a learning program can learn a desirable inductive bias.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 188 pp. Englisch.
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Machine Learning of Inductive Bias
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Apr 2012, 2012
ISBN 10: 1461294088 ISBN 13: 9781461294085
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book is based on the author's Ph.D. dissertation[56]. The the sis research was conducted while the author was a graduate student in the Department of Computer Science at Rutgers University. The book was pre pared at the University of Massachusetts at Amherst where the author is currently an Assistant Professor in the Department of Computer and Infor mation Science. Programs that learn concepts from examples are guided not only by the examples (and counterexamples) that they observe, but also by bias that determines which concept is to be considered as following best from the ob servations. Selection of a concept represents an inductive leap because the concept then indicates the classification of instances that have not yet been observed by the learning program. Learning programs that make undesir able inductive leaps do so due to undesirable bias. The research problem addressed here is to show how a learning program can learn a desirable inductive bias.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 188 pp. Englisch.
