Machine Learning Paradigms and Methods
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Sprache:Englisch
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Verlag:MIT Press
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
23.02.1990
Herausgeber
Jaime CarbonellVerlag
MIT PressSeitenzahl
404
Maße (L/B/H)
22,9/15,2/2,4 cm
Gewicht
653 g
Sprache
Englisch
ISBN
978-0-262-53088-0
Having played a central role at the inception of artificial intelligence research, machine learning has recently reemerged as a major area of study at the very core of the subject. Solid theoretical foundations are being constructed. Machine learning methods are being integrated with powerful performance systems, and practical applications; based on established techniques are emerging.Machine Learning unifies the field by bringing together and clearly explaining the major successful paradigms for machine learning: inductive approaches, explanation-based learning, genetic algorithms, and connectionist learning methods. Each paradigm is presented in depth, providing historical perspective but focusing on current research and potential applications.
Contributors
John R. Anderson, L. B. Booker, John. H. Gennari, Jaime G. Carbonell, Oren Etzioni, Doug Fisher, Yolanda Gil, D. E. Goldberg, Gerald E. Hinton, J. H. Holland, Craig A Knoblock, Daniel. R. Kuokka, Pat Langley, David B. Leake, Steve Minton, Jack Mostow, Roger C. Schank, and Jan M. Zytkow
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