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9781461294085 - Machine Learning of Inductive Bias: 15 (The Springer International Series in Engineering and Computer Science) de Utgoff, Paul E. E. (12 resultados)
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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 115,38
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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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 112,84
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 10 disponibles
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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 141,45
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
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Machine Learning of Inductive Bias
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 92,27
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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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 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 (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 164,35
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
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Machine Learning of Inductive Bias (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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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: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND pp. 188.
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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.
