Algorithmic Learning Theory
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Beschreibung
"Algorithmic Learning Theory" von Takashi Yokomori ist ein Fachbuch, das sich mit den theoretischen Grundlagen und Algorithmen des maschinellen Lernens beschäftigt. Es bietet einen umfassenden Überblick über die mathematischen und computergestützten Prinzipien, die dem Prozess des Lernens aus Daten zugrunde liegen. Das Buch behandelt Themen wie Induktionsprinzipien, Komplexitätstheorie, Konvergenzraten und die Effizienz verschiedener Lernalgorithmen. Zudem wird auf spezifische Modelle des Lernens eingegangen, darunter PAC-Lernen (Probably Approximately Correct), Online-Lernen und statistisches Lernen. Zielgruppe sind vor allem Wissenschaftler und Studierende der Informatik sowie verwandter Disziplinen, die ein tiefgehendes Verständnis der algorithmischen Aspekte des Lernens entwickeln möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- paperback
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Kartoniert
- 760 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- hardcover
- 446 Seiten
- Erschienen 1988
- Prentice-Hall
- hardcover
- 359 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- paperback
- 830 Seiten
- Erschienen 2005
- Springer
- hardcover
- 246 Seiten
- Erschienen 2025
- Editions Dom



