Empirical Inference : (Registro nro. 277064)
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000 -CABECERA | |
---|---|
campo de control de longitud fija | 05377nam a22003855i 4500 |
001 - NÚMERO DE CONTROL | |
campo de control | 277064 |
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
campo de control | MX-SnUAN |
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
campo de control | 20170705134158.0 |
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL | |
campo de control de longitud fija | cr nn 008mamaa |
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
campo de control de longitud fija | 150903s2013 gw | o |||| 0|eng d |
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO | |
Número Internacional Estándar del Libro | 9783642411366 |
-- | 9783642411366 |
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES | |
Número estándar o código | 10.1007/9783642411366 |
Fuente del número o código | doi |
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA | |
Número de control de sistema | vtls000362175 |
039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO] | |
Nivel de reglas en descripción bibliográfica | 201509031036 |
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso | VLOAD |
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201405070325 |
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | VLOAD |
-- | 201402211043 |
-- | staff |
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
Centro catalogador/agencia de origen | MX-SnUAN |
Lengua de catalogación | spa |
Centro/agencia transcriptor | MX-SnUAN |
Normas de descripción | rda |
050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO | |
Número de clasificación | Q334-342 |
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Schölkopf, Bernhard. |
Término indicativo de función/relación | editor. |
9 (RLIN) | 299488 |
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
Título | Empirical Inference : |
Resto del título | Festschrift in Honor of Vladimir N. Vapnik / |
Mención de responsabilidad, etc. | edited by Bernhard Schölkopf, Zhiyuan Luo, Vladimir Vovk. |
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT | |
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright | Berlin, Heidelberg : |
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante | Springer Berlin Heidelberg : |
-- | Imprint: Springer, |
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright | 2013. |
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
Extensión | xIx, 287 páginas 33 ilustraciones, 26 ilustraciones en color. |
Otras características físicas | recurso en línea. |
336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
Término de tipo de contenido | texto |
Código de tipo de contenido | txt |
Fuente | rdacontent |
337 ## - TIPO DE MEDIO | |
Nombre/término del tipo de medio | computadora |
Código del tipo de medio | c |
Fuente | rdamedia |
338 ## - TIPO DE SOPORTE | |
Nombre/término del tipo de soporte | recurso en línea |
Código del tipo de soporte | cr |
Fuente | rdacarrier |
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL | |
Tipo de archivo | archivo de texto |
Formato de codificación | |
Fuente | rda |
500 ## - NOTA GENERAL | |
Nota general | Springer eBooks |
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO | |
Nota de contenido con formato | Part I - History of Statistical Learning Theory -- Chap. 1 - In Hindsight: Doklady Akademii Nauk SSSR, 181(4), 1968 -- Chap. 2 - On the Uniform Convergence of the Frequencies of Occurrence of Events to Their Probabilities -- Chap. 3 - Early History of Support Vector Machines -- Part II - Theory and Practice of Statistical Learning Theory -- Chap. 4 - Some Remarks on the Statistical Analysis of SVMs and Related Methods -- Chap. 5 - Explaining AdaBoost -- Chap. 6 - On the Relations and Differences Between Popper Dimension, Exclusion Dimension and VC-Dimension -- Chap. 7 - On Learnability, Complexity and Stability -- Chap. 8 - Loss Functions -- Chap. 9 - Statistical Learning Theory in Practice -- Chap. 10 - PAC-Bayesian Theory -- Chap. 11 - Kernel Ridge Regression -- Chap. 12 - Multi-task Learning for Computational Biology: Overview and Outlook -- Chap. 13 - Semi-supervised Learning in Causal and Anticausal Settings -- Chap. 14 - Strong Universal Consistent Estimate of the Minimum Mean-Squared Error -- Chap. 15 - The Median Hypothesis -- Chap. 16 - Efficient Transductive Online Learning via Randomized Rounding -- Chap. 17 - Pivotal Estimation in High-Dimensional Regression via Linear Programming -- Chap. 18 - Some Observations on Sparsity Inducing Regularization Methods for Machine Learning -- Chap. 19 - Sharp Oracle Inequalities in Low Rank Estimation -- Chap. 20 - On the Consistency of the Bootstrap Approach for Support Vector Machines and Related Kernel-Based Methods -- Chap. 21 - Kernels, Pre-images and Optimization -- Chap. 22 - Efficient Learning of Sparse Ranking Functions -- Chap. 23 - Direct Approximation of Divergences Between Probability Distributions -- Index. |
520 ## - SUMARIO, ETC. | |
Sumario, etc. | This book honours the outstanding contributions of Vladimir Vapnik, a rare example of a scientist for whom the following statements hold true simultaneously: his work led to the inception of a new field of research, the theory of statistical learning and empirical inference; he has lived to see the field blossom; and he is still as active as ever. He started analyzing learning algorithms in the 1960s and he invented the first version of the generalized portrait algorithm. He later developed one of the most successful methods in machine learning, the support vector machine (SVM) – more than just an algorithm, this was a new approach to learning problems, pioneering the use of functional analysis and convex optimization in machine learning. Part I of this book contains three chapters describing and witnessing some of Vladimir Vapnik's contributions to science. In the first chapter, Léon Bottou discusses the seminal paper published in 1968 by Vapnik and Chervonenkis that lay the foundations of statistical learning theory, and the second chapter is an English-language translation of that original paper. In the third chapter, Alexey Chervonenkis presents a first-hand account of the early history of SVMs and valuable insights into the first steps in the development of the SVM in the framework of the generalised portrait method. The remaining chapters, by leading scientists in domains such as statistics, theoretical computer science, and mathematics, address substantial topics in the theory and practice of statistical learning theory, including SVMs and other kernel-based methods, boosting, PAC-Bayesian theory, online and transductive learning, loss functions, learnable function classes, notions of complexity for function classes, multitask learning, and hypothesis selection. These contributions include historical and context notes, short surveys, and comments on future research directions. This book will be of interest to researchers, engineers, and graduate students engaged with all aspects of statistical learning. |
590 ## - NOTA LOCAL (RLIN) | |
Nota local | Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto. |
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Luo, Zhiyuan. |
Término indicativo de función/relación | editor. |
9 (RLIN) | 299489 |
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Vovk, Vladimir. |
Término indicativo de función/relación | editor. |
9 (RLIN) | 299490 |
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA | |
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada | SpringerLink (Servicio en línea) |
9 (RLIN) | 299170 |
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL | |
Información de relación/Frase instructiva de referencia | Edición impresa: |
Número Internacional Estándar del Libro | 9783642411359 |
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
Identificador Uniforme del Recurso | <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41136-6">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41136-6</a> |
Nota pública | Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL) |
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
Tipo de ítem Koha | Recurso en línea |
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