книги Наука, техника, медицина Естественные науки Точные науки Математика Научные издания Теория вероятностей

A Dynamic Theory of Learning. Online Learning and Stochastic Algorithms in Reproducing Kernel Hilbert Spaces

Код 918732

Нет в продаже

Аннотация к книге "A Dynamic Theory of Learning. Online Learning and Stochastic Algorithms in Reproducing Kernel Hilbert Spaces"

In this thesis, a dynamic theory of learning, also called ``online learning'' in computer science, is presented as stochastic approximations of the regression function from reproducing kernel Hilbert spaces (RKHS). It starts from a probability measure on an input-output space, with sequential sampling in an independent and identically distributed way. Online learning algorithms recursively exploit samples as a departure from the ``batch learning'' which has an access to all data once. The...

Оставить комментарий

Оцените книгу:

Издательство: Книга по требованию
Дата выхода: июль 2011
ISBN: 978-3-6390-9390-2
Объём: 108 страниц
Масса: 184 г
Размеры(высота, ширина, толщина), см: 23 x 16 x 1

Вместе с этой книгой покупают