دانلود کتاب Learning Theory: 20th Annual Conference on Learning Theory, COLT 2007, San Diego, CA, USA; June 13-15, 2007. Proceedings (به فارسی: نظریه یادگیری: بیستمین کنفرانس سالانه نظریه یادگیری، COLT 2007، سن دیگو، کالیفرنیا، ایالات متحده آمریکا. 13-15 ژوئن 2007. مجموعه مقالات) نوشته شده توسط «Dana Ron (auth.) – Nader H. Bshouty – Claudio Gentile (eds.)»
اطلاعات کتاب نظریه یادگیری: بیستمین کنفرانس سالانه نظریه یادگیری، COLT 2007، سن دیگو، کالیفرنیا، ایالات متحده آمریکا. 13-15 ژوئن 2007. مجموعه مقالات
موضوع اصلی: تحصیلات
نوع: کتاب الکترونیکی
ناشر: Springer-Verlag Berlin Heidelberg
نویسنده: Dana Ron (auth.) – Nader H. Bshouty – Claudio Gentile (eds.)
زبان: English
فرمت کتاب: pdf (قابل تبدیل به سایر فرمت ها)
سال انتشار: 2007
تعداد صفحه: 636
حجم کتاب: 7 مگابایت
کد کتاب: 3540729275 , 3540729259 , 9783540729273 , 9783540729259
نوبت چاپ: 1
توضیحات کتاب نظریه یادگیری: بیستمین کنفرانس سالانه نظریه یادگیری، COLT 2007، سن دیگو، کالیفرنیا، ایالات متحده آمریکا. 13-15 ژوئن 2007. مجموعه مقالات
این کتاب مجموعه مقالات داوری بیستمین کنفرانس سالانه نظریه یادگیری، COLT 2007، در سن دیگو، کالیفرنیا، ایالات متحده آمریکا در ژوئن 2007 است.
41 مقاله کامل اصلاح شده همراه با 5 مقاله ارائه شده است. در مورد مسائل باز و 2 سخنرانی دعوت شده به دقت بررسی و از مجموع 92 مورد ارسالی انتخاب شدند. این مقالات طیف گسترده ای از موضوعات را پوشش می دهند و در بخش های موضوعی در مورد یادگیری بدون نظارت، نیمه نظارت و فعال، نظریه یادگیری آماری، استنتاج استقرایی، یادگیری منظم، روش های هسته، SVM، یادگیری آنلاین و تقویتی، الگوریتم های یادگیری و محدودیت های یادگیری، ابعاد سازماندهی شده اند. کاهش، رویکردهای دیگر، و مشکلات باز.
This book constitutes the refereed proceedings of the 20th Annual Conference on Learning Theory, COLT 2007, held in San Diego, CA, USA in June 2007.
The 41 revised full papers presented together with 5 articles on open problems and 2 invited lectures were carefully reviewed and selected from a total of 92 submissions. The papers cover a wide range of topics and are organized in topical sections on unsupervised, semisupervised and active learning, statistical learning theory, inductive inference, regularized learning, kernel methods, SVM, online and reinforcement learning, learning algorithms and limitations on learning, dimensionality reduction, other approaches, and open problems.
