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Algorithmic Learning in a Random World

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Vladimir Vovk 作者
Springer
譯者
2005-4-18 出版日期
324 頁數
USD 149.00 價格
Hardcover
叢書系列
9780387001524 圖書編碼

Algorithmic Learning in a Random World 在線電子書 圖書標籤: 機器學習  svm  ml  Kernel  Algorithm   


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發表於2024-12-23

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Algorithmic Learning in a Random World 在線電子書 圖書描述

Algorithmic Learning in a Random World describes recent theoretical and experimental developments in building computable approximations to Kolmogorov's algorithmic notion of randomness. Based on these approximations, a new set of machine learning algorithms have been developed that can be used to make predictions and to estimate their confidence and credibility in high-dimensional spaces under the usual assumption that the data are independent and identically distributed (assumption of randomness). Another aim of this unique monograph is to outline some limits of predictions: The approach based on algorithmic theory of randomness allows for the proof of impossibility of prediction in certain situations. The book describes how several important machine learning problems, such as density estimation in high-dimensional spaces, cannot be solved if the only assumption is randomness.

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