TEST - Catálogo BURRF
   

Machine Learning: ECML 2006 : (Registro nro. 296756)

Detalles MARC
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 07353nam a22003975i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 296756
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control MX-SnUAN
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20170705134237.0
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 150903s2006 gw | o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783540460565
-- 9783540460565
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/11871842
Fuente del número o código doi
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA
Número de control de sistema vtls000349588
039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO]
Nivel de reglas en descripción bibliográfica 201509030730
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 201404121230
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación VLOAD
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia 201404091007
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación VLOAD
-- 201402071206
-- 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 Fürnkranz, Johannes.
Término indicativo de función/relación editor.
9 (RLIN) 332055
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Machine Learning: ECML 2006 :
Resto del título 17th European Conference on Machine Learning Berlin, Germany, September 18-22, 2006 Proceedings /
Mención de responsabilidad, etc. edited by Johannes Fürnkranz, Tobias Scheffer, Myra Spiliopoulou.
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,
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2006.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión xxiii, 851 páginas Also available online.
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 PDF
Fuente rda
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Lecture Notes in Computer Science,
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 0302-9743 ;
Designación de volumen o secuencia 4212
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Springer eBooks
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Invited Talks -- On Temporal Evolution in Data Streams -- The Future of CiteSeer: CiteSeerx -- Learning to Have Fun -- Winning the DARPA Grand Challenge -- Challenges of Urban Sensing -- Long Papers -- Learning in One-Shot Strategic Form Games -- A Selective Sampling Strategy for Label Ranking -- Combinatorial Markov Random Fields -- Learning Stochastic Tree Edit Distance -- Pertinent Background Knowledge for Learning Protein Grammars -- Improving Bayesian Network Structure Search with Random Variable Aggregation Hierarchies -- Sequence Discrimination Using Phase-Type Distributions -- Languages as Hyperplanes: Grammatical Inference with String Kernels -- Toward Robust Real-World Inference: A New Perspective on Explanation-Based Learning -- Fisher Kernels for Relational Data -- Evaluating Misclassifications in Imbalanced Data -- Improving Control-Knowledge Acquisition for Planning by Active Learning -- PAC-Learning of Markov Models with Hidden State -- A Discriminative Approach for the Retrieval of Images from Text Queries -- TildeCRF: Conditional Random Fields for Logical Sequences -- Unsupervised Multiple-Instance Learning for Functional Profiling of Genomic Data -- Bayesian Learning of Markov Network Structure -- Approximate Policy Iteration for Closed-Loop Learning of Visual Tasks -- Task-Driven Discretization of the Joint Space of Visual Percepts and Continuous Actions -- EM Algorithm for Symmetric Causal Independence Models -- Deconvolutive Clustering of Markov States -- Patching Approximate Solutions in Reinforcement Learning -- Fast Variational Inference for Gaussian Process Models Through KL-Correction -- Bandit Based Monte-Carlo Planning -- Bayesian Learning with Mixtures of Trees -- Transductive Gaussian Process Regression with Automatic Model Selection -- Efficient Convolution Kernels for Dependency and Constituent Syntactic Trees -- Why Is Rule Learning Optimistic and How to Correct It -- Automatically Evolving Rule Induction Algorithms -- Bayesian Active Learning for Sensitivity Analysis -- Mixtures of Kikuchi Approximations -- Boosting in PN Spaces -- Prioritizing Point-Based POMDP Solvers -- Graph Based Semi-supervised Learning with Sharper Edges -- Margin-Based Active Learning for Structured Output Spaces -- Skill Acquisition Via Transfer Learning and Advice Taking -- Constant Rate Approximate Maximum Margin Algorithms -- Batch Classification with Applications in Computer Aided Diagnosis -- Improving the Ranking Performance of Decision Trees -- Multiple-Instance Learning Via Random Walk -- Localized Alternative Cluster Ensembles for Collaborative Structuring -- Distributional Features for Text Categorization -- Subspace Metric Ensembles for Semi-supervised Clustering of High Dimensional Data -- An Adaptive Kernel Method for Semi-supervised Clustering -- To Select or To Weigh: A Comparative Study of Model Selection and Model Weighing for SPODE Ensembles -- Ensembles of Nearest Neighbor Forecasts -- Short Papers -- Learning Process Models with Missing Data -- Case-Based Label Ranking -- Cascade Evaluation of Clustering Algorithms -- Making Good Probability Estimates for Regression -- Fast Spectral Clustering of Data Using Sequential Matrix Compression -- An Information-Theoretic Framework for High-Order Co-clustering of Heterogeneous Objects -- Efficient Inference in Large Conditional Random Fields -- A Kernel-Based Approach to Estimating Phase Shifts Between Irregularly Sampled Time Series: An Application to Gravitational Lenses -- Cost-Sensitive Decision Tree Learning for Forensic Classification -- The Minimum Volume Covering Ellipsoid Estimation in Kernel-Defined Feature Spaces -- Right of Inference: Nearest Rectangle Learning Revisited -- Reinforcement Learning for MDPs with Constraints -- Efficient Non-linear Control Through Neuroevolution -- Efficient Prediction-Based Validation for Document Clustering -- On Testing the Missing at Random Assumption -- B-Matching for Spectral Clustering -- Multi-class Ensemble-Based Active Learning -- Active Learning with Irrelevant Examples -- Classification with Support Hyperplanes -- (Agnostic) PAC Learning Concepts in Higher-Order Logic -- Evaluating Feature Selection for SVMs in High Dimensions -- Revisiting Fisher Kernels for Document Similarities -- Scaling Model-Based Average-Reward Reinforcement Learning for Product Delivery -- Robust Probabilistic Calibration -- Missing Data in Kernel PCA -- Exploiting Extremely Rare Features in Text Categorization -- Efficient Large Scale Linear Programming Support Vector Machines -- An Efficient Approximation to Lookahead in Relational Learners -- Improvement of Systems Management Policies Using Hybrid Reinforcement Learning -- Diversified SVM Ensembles for Large Data Sets -- Dynamic Integration with Random Forests -- Bagging Using Statistical Queries -- Guiding the Search in the NO Region of the Phase Transition Problem with a Partial Subsumption Test -- Spline Embedding for Nonlinear Dimensionality Reduction -- Cost-Sensitive Learning of SVM for Ranking -- Variational Bayesian Dirichlet-Multinomial Allocation for Exponential Family Mixtures.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This book constitutes the refereed proceedings of the 17th European Conference on Machine Learning, ECML 2006, held in Berlin, Germany in September 2006, jointly with PKDD 2006. The 46 revised full papers and 36 revised short papers presented together with abstracts of 5 invited talks were carefully reviewed and selected from 564 papers submitted to both, ECML and PKDD. The papers present a wealth of new results in the area and address all current issues in machine 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 Scheffer, Tobias.
Término indicativo de función/relación editor.
9 (RLIN) 329674
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Spiliopoulou, Myra.
Término indicativo de función/relación editor.
9 (RLIN) 324636
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 9783540453758
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/11871842">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/11871842</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

No hay ítems disponibles.

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