Learning Theory (eBook, PDF)
19th Annual Conference on Learning Theory, COLT 2006, Pittsburgh, PA, USA, June 22-25, 2006, Proceedings
Redaktion: Simon, Hans Ulrich; Lugosi, Gábor
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Learning Theory (eBook, PDF)
19th Annual Conference on Learning Theory, COLT 2006, Pittsburgh, PA, USA, June 22-25, 2006, Proceedings
Redaktion: Simon, Hans Ulrich; Lugosi, Gábor
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This book constitutes the refereed proceedings of the 19th Annual Conference on Learning Theory, COLT 2006, held in Pittsburgh, Pennsylvania, USA, June 2006.
The book presents 43 revised full papers together with 2 articles on open problems and 3 invited lectures. The papers cover a wide range of topics including clustering, un- and semi-supervised learning, statistical learning theory, regularized learning and kernel methods, query learning and teaching, inductive inference, and more.
- Geräte: PC
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- Größe: 9.61MB
The book presents 43 revised full papers together with 2 articles on open problems and 3 invited lectures. The papers cover a wide range of topics including clustering, un- and semi-supervised learning, statistical learning theory, regularized learning and kernel methods, query learning and teaching, inductive inference, and more.
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- Produktdetails
- Verlag: Springer Berlin Heidelberg
- Seitenzahl: 660
- Erscheinungstermin: 29. September 2006
- Englisch
- ISBN-13: 9783540352969
- Artikelnr.: 44126984
- Herstellerkennzeichnung Die Herstellerinformationen sind derzeit nicht verfügbar.
- Verlag: Springer Berlin Heidelberg
- Seitenzahl: 660
- Erscheinungstermin: 29. September 2006
- Englisch
- ISBN-13: 9783540352969
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