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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 54,31
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 50,82
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 134,59
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: BennettBooksLtd, North Las Vegas, NV, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 131,23
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 178,11
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 178,11
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 178,11
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Algorithmic Learning In A Random World
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 174,07
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 178,10
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 178,10
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Algorithmic Learning in a Random World
Publicado por Springer International Publishing, 2023
ISBN 10: 3031066510 ISBN 13: 9783031066511
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 181,89
Convertir monedaEUR 11,99 gastos de envío desde Alemania a EspañaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is about conformal prediction, an approach to prediction that originated in machine learning in the late 1990s. The main feature of conformal prediction is the principled treatment of the reliability of predictions. The prediction algorithms described-conformal predictors-are provably valid in the sense that they evaluate the reliability of their own predictions in a way that is neither over-pessimistic nor over-optimistic (the latter being especially dangerous). The approach is still flexible enough to incorporate most of the existing powerful methods of machine learning. The book covers both key conformal predictors and the mathematical analysis of their properties.Algorithmic Learning in a Random Worldcontains, in addition to proofs of validity, results about the efficiency of conformal predictors. The only assumption required for validity is that of 'randomness' (the prediction algorithm is presented with independent and identically distributed examples); in later chapters, even the assumption of randomness is significantly relaxed. Interesting results about efficiency are established both under randomness and under stronger assumptions.Since publication of the First Edition in 2005 conformal prediction has found numerous applications in medicine and industry, and is becoming a popular machine-learning technique. This Second Edition contains three new chapters. One is about conformal predictive distributions, which are more informative than the set predictions produced by standard conformal predictors. Another is about the efficiency of ways of testing the assumption of randomness based on conformal prediction. The third new chapter harnesses conformal testing procedures for protecting machine-learning algorithms against changes in the distribution of the data. In addition, the existing chapters have been revised, updated, and expanded.
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Algorithmic Learning in a Random World
Publicado por Springer International Publishing, 2022
ISBN 10: 3031066480 ISBN 13: 9783031066481
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 181,89
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is about conformal prediction, an approach to prediction that originated in machine learning in the late 1990s. The main feature of conformal prediction is the principled treatment of the reliability of predictions. The prediction algorithms described-conformal predictors-are provably valid in the sense that they evaluate the reliability of their own predictions in a way that is neither over-pessimistic nor over-optimistic (the latter being especially dangerous). The approach is still flexible enough to incorporate most of the existing powerful methods of machine learning. The book covers both key conformal predictors and the mathematical analysis of their properties.Algorithmic Learning in a Random Worldcontains, in addition to proofs of validity, results about the efficiency of conformal predictors. The only assumption required for validity is that of 'randomness' (the prediction algorithm is presented with independent and identically distributed examples); in later chapters, even the assumption of randomness is significantly relaxed. Interesting results about efficiency are established both under randomness and under stronger assumptions.Since publication of the First Edition in 2005 conformal prediction has found numerous applications in medicine and industry, and is becoming a popular machine-learning technique. This Second Edition contains three new chapters. One is about conformal predictive distributions, which are more informative than the set predictions produced by standard conformal predictors. Another is about the efficiency of ways of testing the assumption of randomness based on conformal prediction. The third new chapter harnesses conformal testing procedures for protecting machine-learning algorithms against changes in the distribution of the data. In addition, the existing chapters have been revised, updated, and expanded.
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Algorithmic Learning In A Random World
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 186,83
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 195,37
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 195,67
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Algorithmic Learning In A Random World
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 197,30
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 197,30
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 197,32
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 197,75
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 197,75
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Algorithmic Learning In A Random World
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 197,80
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 209,51
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 209,51
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 221,88
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Añadir al carritoCondición: New. 2nd ed. 2022 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 209,85
Convertir monedaEUR 19,49 gastos de envío desde Alemania a EspañaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. About conformal prediction, which is a valuable new method of machine learningConformal predictors are among the most accurate methods of machine learning, and unlike other state-of-the-art methods, they provide information about their own accurac.
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 185,65
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: SecondSale, Montgomery, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 222,18
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Añadir al carritoCondición: Very Good. Item in very good condition! Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
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Algorithmic Learning in a Random World
Publicado por Springer-Nature New York Inc, 2023
ISBN 10: 3031066510 ISBN 13: 9783031066511
Idioma: Inglés
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 275,30
Convertir monedaEUR 11,56 gastos de envío desde Reino Unido a EspañaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 2nd edition. 502 pages. 9.25x6.10x1.01 inches. In Stock.
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Algorithmic Learning in a Random World
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 277,33
Convertir monedaEUR 11,56 gastos de envío desde Reino Unido a EspañaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 2nd edition. 502 pages. 9.25x6.10x1.34 inches. In Stock.
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Algorithmic Learning in a Random World
Publicado por Springer, Berlin, Springer US, Springer, 2005
ISBN 10: 0387001522 ISBN 13: 9780387001524
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 293,48
Convertir monedaEUR 11,99 gastos de envío desde Alemania a EspañaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Neuware - Algorithmic Learning in a Random World describes recent theoretical and experimental developments in building computable approximations to Kolmogorov's algorithmic notion of randomness. Based on these approximations, a new set of machine learning algorithms have been developed that can be used to make predictions and to estimate their confidence and credibility in high-dimensional spaces under the usual assumption that the data are independent and identically distributed (assumption of randomness). Another aim of this unique monograph is to outline some limits of predictions: The approach based on algorithmic theory of randomness allows for the proof of impossibility of prediction in certain situations. The book describes how several important machine learning problems, such as density estimation in high-dimensional spaces, cannot be solved if the only assumption is randomness.
