دانلود کتاب Learning Theory: 19th Annual Conference on Learning Theory, COLT 2006, Pittsburgh, PA, USA, June 22-25, 2006. Proceedings (به فارسی: نظریه یادگیری: نوزدهمین کنفرانس سالانه نظریه یادگیری، COLT 2006، پیتسبورگ، PA، ایالات متحده آمریکا، 22-25 ژوئن 2006. مجموعه مقالات) نوشته شده توسط «Luc Devroye (auth.) – Gábor Lugosi – Hans Ulrich Simon (eds.)»
اطلاعات کتاب نظریه یادگیری: نوزدهمین کنفرانس سالانه نظریه یادگیری، COLT 2006، پیتسبورگ، PA، ایالات متحده آمریکا، 22-25 ژوئن 2006. مجموعه مقالات
موضوع اصلی: تحصیلات
نوع: کتاب الکترونیکی
ناشر: Springer-Verlag Berlin Heidelberg
نویسنده: Luc Devroye (auth.) – Gábor Lugosi – Hans Ulrich Simon (eds.)
زبان: English
فرمت کتاب: pdf (قابل تبدیل به سایر فرمت ها)
سال انتشار: 2006
تعداد صفحه: 660
حجم کتاب: 9 مگابایت
کد کتاب: 3540352945 , 9783540352945
نوبت چاپ: 1
توضیحات کتاب نظریه یادگیری: نوزدهمین کنفرانس سالانه نظریه یادگیری، COLT 2006، پیتسبورگ، PA، ایالات متحده آمریکا، 22-25 ژوئن 2006. مجموعه مقالات
این کتاب مجموعه مقالات داوری نوزدهمین کنفرانس سالانه نظریه یادگیری، COLT 2006، در پیتسبورگ، پنسیلوانیا، ایالات متحده آمریکا در ژوئن 2006 است.
43 مقاله کامل اصلاح شده همراه با 2 مقاله در مورد ارائه شده است. مسائل باز و 3 سخنرانی دعوت شده به دقت بررسی و از بین 102 مورد ارسالی انتخاب شدند. این مقالات طیف گسترده ای از موضوعات از جمله خوشه بندی، یادگیری بدون نظارت و نیمه نظارت، نظریه یادگیری آماری، یادگیری منظم و روش های هسته، یادگیری و آموزش پرس و جو، استنتاج استقرایی، الگوریتم های یادگیری و محدودیت های یادگیری، تجمیع آنلاین، پیش بینی آنلاین و یادگیری تقویتی را پوشش می دهد. .
This book constitutes the refereed proceedings of the 19th Annual Conference on Learning Theory, COLT 2006, held in Pittsburgh, Pennsylvania, USA in June 2006.
The 43 revised full papers presented together with 2 articles on open problems and 3 invited lectures were carefully reviewed and selected from a total of 102 submissions. The papers cover a wide range of topics including clustering, un- and semisupervised learning, statistical learning theory, regularized learning and kernel methods, query learning and teaching, inductive inference, learning algorithms and limitations on learning, online aggregation, online prediction and reinforcement learning.
