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Algorithmic Learning in a Random World
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Librairie Eyrolles - Paris 5e
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Algorithmic Learning in a Random World

Algorithmic Learning in a Random World

Vladimir Vovk, Alex Gammerman, Glenn Shafer

340 pages, parution le 01/06/2004

Résumé

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.

Written for: Researchers, professionals

L'auteur - Glenn Shafer

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Sommaire

  • List of Principal results
  • Introduction
  • Conformal prediction
  • Classification with conformal predictors
  • Modifications of conformal predictors
  • Probabilistic prediction I: impossibility results
  • Probabilistic prediction II: Venn predictors
  • Beyond exchangeability
  • On-line compression modeling I: conformal prediction
  • On-line compression modeling II: Venn prediction
  • Perspectives and contrasts
  • Appendix A: Probability theory
  • Appendix B: Data sets
  • Appendix C: FAQ
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Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) Springer
Auteur(s) Vladimir Vovk, Alex Gammerman, Glenn Shafer
Parution 01/06/2004
Nb. de pages 340
Format 16 x 24
Couverture Relié
Poids 690g
Intérieur Noir et Blanc
EAN13 9780387001524
ISBN13 978-0-387-00152-4

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