Algorithmic Learning Theory

17th International Conference, ALT 2006, Barcelona, Spain, October 7-10, 2006, Proceedings
412 Seiten, Taschenbuch
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Reihe Lecture Notes in Computer Science
Themen Informatik und Informationstechnologie Informatik Künstliche Intelligenz (KI) Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung
ISBN 9783540466499
Sprache Englisch
Erscheinungsdatum 27.09.2006
Größe 235 x 155 mm
Verlag Springer
Herausgegeben von Philip M. Long, Frank Stephan, José L. Balcázar
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Europaplatz 3 | DE-69115 Heidelberg
ProductSafety@springernature.com
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Kurzbeschreibung des Verlags

Editors' Introduction.- Editors' Introduction.- Invited Contributions.- Solving Semi-infinite Linear Programs Using Boosting-Like Methods.- e-Science and the Semantic Web: A Symbiotic Relationship.- Spectral Norm in Learning Theory: Some Selected Topics.- Data-Driven Discovery Using Probabilistic Hidden Variable Models.- Reinforcement Learning and Apprenticeship Learning for Robotic Control.- Regular Contributions.- Learning Unions of ?(1)-Dimensional Rectangles.- On Exact Learning Halfspaces with Random Consistent Hypothesis Oracle.- Active Learning in the Non-realizable Case.- How Many Query Superpositions Are Needed to Learn?.- Teaching Memoryless Randomized Learners Without Feedback.- The Complexity of Learning SUBSEQ (A).- Mind Change Complexity of Inferring Unbounded Unions of Pattern Languages from Positive Data.- Learning and Extending Sublanguages.- Iterative Learning from Positive Data and Negative Counterexamples.- Towards a Better Understanding of Incremental Learning.- On Exact Learning from Random Walk.- Risk-Sensitive Online Learning.- Leading Strategies in Competitive On-Line Prediction.- Hannan Consistency in On-Line Learning in Case of Unbounded Losses Under Partial Monitoring.- General Discounting Versus Average Reward.- The Missing Consistency Theorem for Bayesian Learning: Stochastic Model Selection.- Is There an Elegant Universal Theory of Prediction?.- Learning Linearly Separable Languages.- Smooth Boosting Using an Information-Based Criterion.- Large-Margin Thresholded Ensembles for Ordinal Regression: Theory and Practice.- Asymptotic Learnability of Reinforcement Problems with Arbitrary Dependence.- Probabilistic Generalization of Simple Grammars and Its Application to Reinforcement Learning.- Unsupervised Slow Subspace-Learning fromStationary Processes.- Learning-Related Complexity of Linear Ranking Functions.

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ISBN 9783540466499
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