Machine Learning of Inductive Bias

Paul E. Utgoff

дец 2012. · The Springer International Series in Engineering and Computer Science 15. књига · Springer Science & Business Media

Е-књига

166

Страница

Оцене и рецензије нису верификоване Сазнајте више

О овој е-књизи

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.

Оцените ову е-књигу

Јавите нам своје мишљење.

Информације о читању

Паметни телефони и таблети

Инсталирајте апликацију Google Play књиге за Android и iPad/iPhone. Аутоматски се синхронизује са налогом и омогућава вам да читате онлајн и офлајн где год да се налазите.

Лаптопови и рачунари

Можете да слушате аудио-књиге купљене на Google Play-у помоћу веб-прегледача на рачунару.

Е-читачи и други уређаји

Да бисте читали на уређајима које користе е-мастило, као што су Kobo е-читачи, треба да преузмете фајл и пренесете га на уређај. Пратите детаљна упутства из центра за помоћ да бисте пренели фајлове у подржане е-читаче.

Пријавите незаконит садржај