Learning with Nested Generalized Exemplars: The Springer International Series in Engineering and Computer Science, cartea 100
Autor Steven L. Salzbergen Limba Engleză Hardback – 31 mai 1990
Toate formatele și edițiile | Preț | Express |
---|---|---|
Paperback (1) | 629.25 lei 6-8 săpt. | |
Springer Us – 26 sep 2011 | 629.25 lei 6-8 săpt. | |
Hardback (1) | 635.23 lei 6-8 săpt. | |
Springer Us – 31 mai 1990 | 635.23 lei 6-8 săpt. |
Din seria The Springer International Series in Engineering and Computer Science
- Preț: 119.98 lei
- 24% Preț: 1041.97 lei
- 20% Preț: 422.81 lei
- Preț: 206.36 lei
- 20% Preț: 313.26 lei
- 20% Preț: 632.66 lei
- 23% Preț: 687.70 lei
- 18% Preț: 1204.93 lei
- 18% Preț: 948.75 lei
- 18% Preț: 932.78 lei
- 20% Preț: 635.73 lei
- 15% Preț: 626.72 lei
- 20% Preț: 632.97 lei
- 18% Preț: 933.22 lei
- 20% Preț: 633.63 lei
- 20% Preț: 978.13 lei
- 20% Preț: 635.09 lei
- 18% Preț: 930.90 lei
- 20% Preț: 978.77 lei
- 18% Preț: 940.85 lei
- 20% Preț: 634.12 lei
- 15% Preț: 638.60 lei
- 18% Preț: 934.19 lei
- 18% Preț: 1200.75 lei
- 18% Preț: 941.47 lei
- 15% Preț: 633.14 lei
- 18% Preț: 932.47 lei
- 18% Preț: 931.38 lei
- 20% Preț: 1262.96 lei
Preț: 635.23 lei
Preț vechi: 794.03 lei
-20% Nou
Puncte Express: 953
Preț estimativ în valută:
121.61€ • 125.07$ • 100.89£
121.61€ • 125.07$ • 100.89£
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 19 februarie-05 martie
Preluare comenzi: 021 569.72.76
Specificații
ISBN-13: 9780792391104
ISBN-10: 0792391101
Pagini: 160
Ilustrații: XX, 160 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 13 mm
Greutate: 0.44 kg
Ediția:1990
Editura: Springer Us
Colecția Springer
Seria The Springer International Series in Engineering and Computer Science
Locul publicării:New York, NY, United States
ISBN-10: 0792391101
Pagini: 160
Ilustrații: XX, 160 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 13 mm
Greutate: 0.44 kg
Ediția:1990
Editura: Springer Us
Colecția Springer
Seria The Springer International Series in Engineering and Computer Science
Locul publicării:New York, NY, United States
Public țintă
ResearchCuprins
1 Introduction.- 1.1 Background.- 1.2 NGE and other exemplar-based theories.- 1.3 Previous models.- 1.4 Comparisons of NGE and other models.- 1.5 Types of generalization.- 2 The NGE learning algorithm.- 2.1 Initialization.- 2.2 Get the next example.- 2.3 Make a prediction.- 2.4 Feedback.- 2.5 Summary of algorithm.- 2.6 Partitioning feature space.- 2.7 Assumptions.- 2.8 Greedy variant of the algorithm.- 3 Review.- 3.1 Concept learning in psychology.- 3.2 Prototype theory and exemplar theory.- 3.3 Each as a multiple prototype model.- 3.4 Machine learning in AI.- 3.5 Connectionism.- 3.6 Cluster analysis.- 3.7 Conclusion.- 4 Experimental results with NGE.- 4.1 Breast cancer data.- 4.2 Iris classification.- 4.3 Echocardiogram tests.- 4.4 Discrete event simulation.- 5 Conclusion.- 5.1 Weight factors.- 5.2 Synthesis with explanation-based learning.- 5.3 Psychological plausibility.- 5.4 Complexity results.- 5.5 Future experimental work.- A Data sets.- A.1 Breast cancer data.- A.2 Iris data.- A.3 Echocardiogram data.