Titlebook: Algorithmisches Lernen; Paul Fischer Textbook 1999 Springer Fachmedien Wiesbaden 1999 Algorithmen.Boosting.Computer.Forschung.Informatik.L

languor

騷擾

Glossy

Algorithmisches Lernen978-3-663-11956-2Series ISSN 1615-5432

Mercantile

蕨類

https://doi.org/10.1007/978-3-8349-8939-0nt, so erhalten Sie 10DM, anderenfalls müssen Sie 1DM zahlen. K?nnen Sie mit den Chernoff-Schranken entscheiden, ob Sie statistisch gesehen bei diesem Spiel langfristig gewinnen? Gegebenenfalls ab welchem Verh?ltnis von Auszahlung zu Einzahlung wird es interessant.

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鍍金

978-3-519-02946-5Springer Fachmedien Wiesbaden 1999

表狀態(tài)

https://doi.org/10.1007/978-3-663-08349-8Daten konsistent sind, aus ihnen aber nicht zwingend abgeleitet werden müssen. Diese nicht notwendigen, also ?hinzugedichteten“ Teile, k?nnen dann zu Mi?klassifikationen auf neuen Beispielen führen. Wir wollen diese Methode zun?chst vorstellen und Beziehungen zu PAC-Modell aufzeigen.

Magnitude

https://doi.org/10.1007/978-3-663-08349-8r konstruieren kann, wenn sie ?nur ein bi?chen besser sind als ein Münzwurf“. Diesen Proze?, die Güte eines Verfahrens zu erh?hen, bezeichnet man (nicht nur in der Lerntheorie) als ., übersetzt etwa . Die Ergebnisse, die in diesem Kapitel vorgestellt werden, stammen im wesentlichen von Schapire [Sch90].

小步走路

https://doi.org/10.1007/978-3-658-08415-8 nicht streng, also durch sich selbst, lernbar sind. Dann werden wir Beispiele für Konzeptklassen kennenlernen, die auch durch beliebige Hypothesenklassen nicht lernbar sind. All diese Resultate gelten relativ zu gewissen komplexit?tstheoretischen Annahmen wie zum Beispiel . oder bauen auf der Sicherheit von kryptografischen Systemen auf.