Algorithmic Learning Theory : (Registro nro. 297010)
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000 -CABECERA | |
---|---|
campo de control de longitud fija | 04302nam a22003975i 4500 |
001 - NÚMERO DE CONTROL | |
campo de control | 297010 |
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
campo de control | MX-SnUAN |
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
campo de control | 20170705134238.0 |
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 | 9783540466505 |
-- | 9783540466505 |
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES | |
Número estándar o código | 10.1007/11894841 |
Fuente del número o código | doi |
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA | |
Número de control de sistema | vtls000349661 |
039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO] | |
Nivel de reglas en descripción bibliográfica | 201509030739 |
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 | 201404121241 |
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | VLOAD |
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201404091018 |
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | VLOAD |
-- | 201402071208 |
-- | 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 | Balcázar, José L. |
Término indicativo de función/relación | editor. |
9 (RLIN) | 332456 |
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
Título | Algorithmic Learning Theory : |
Resto del título | 17th International Conference, ALT 2006, Barcelona, Spain, October 7-10, 2006. Proceedings / |
Mención de responsabilidad, etc. | edited by José L. Balcázar, Philip M. Long, Frank Stephan. |
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 | xiii, 393 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 | |
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 | 4264 |
500 ## - NOTA GENERAL | |
Nota general | Springer eBooks |
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO | |
Nota de contenido con formato | Editors’ Introduction -- Editors’ Introduction -- Invited Contributions -- Solving Semi-infinite Linear Programs Using Boosting-Like Methods -- e-Science and the Semantic Web: A Symbiotic Relationship -- Spectral Norm in Learning Theory: Some Selected Topics -- Data-Driven Discovery Using Probabilistic Hidden Variable Models -- Reinforcement Learning and Apprenticeship Learning for Robotic Control -- Regular Contributions -- Learning Unions of ?(1)-Dimensional Rectangles -- On Exact Learning Halfspaces with Random Consistent Hypothesis Oracle -- Active Learning in the Non-realizable Case -- How Many Query Superpositions Are Needed to Learn? -- Teaching Memoryless Randomized Learners Without Feedback -- The Complexity of Learning SUBSEQ (A) -- Mind Change Complexity of Inferring Unbounded Unions of Pattern Languages from Positive Data -- Learning and Extending Sublanguages -- Iterative Learning from Positive Data and Negative Counterexamples -- Towards a Better Understanding of Incremental Learning -- On Exact Learning from Random Walk -- Risk-Sensitive Online Learning -- Leading Strategies in Competitive On-Line Prediction -- Hannan Consistency in On-Line Learning in Case of Unbounded Losses Under Partial Monitoring -- General Discounting Versus Average Reward -- The Missing Consistency Theorem for Bayesian Learning: Stochastic Model Selection -- Is There an Elegant Universal Theory of Prediction? -- Learning Linearly Separable Languages -- Smooth Boosting Using an Information-Based Criterion -- Large-Margin Thresholded Ensembles for Ordinal Regression: Theory and Practice -- Asymptotic Learnability of Reinforcement Problems with Arbitrary Dependence -- Probabilistic Generalization of Simple Grammars and Its Application to Reinforcement Learning -- Unsupervised Slow Subspace-Learning from Stationary Processes -- Learning-Related Complexity of Linear Ranking Functions. |
520 ## - SUMARIO, ETC. | |
Sumario, etc. | This book constitutes the refereed proceedings of the 17th International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2006, held in Barcelona, Spain in October 2006, colocated with the 9th International Conference on Discovery Science, DS 2006. The 24 revised full papers presented together with the abstracts of 5 invited papers were carefully reviewed and selected from 53 submissions. The papers are dedicated to the theoretical foundations of machine learning; they address topics such as query models, on-line learning, inductive inference, algorithmic forecasting, boosting, support vector machines, kernel methods, reinforcement learning, and statistical learning models. |
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 | Long, Philip M. |
Término indicativo de función/relación | editor. |
9 (RLIN) | 332457 |
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Stephan, Frank. |
Término indicativo de función/relación | editor. |
9 (RLIN) | 332458 |
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 | 9783540466499 |
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
Identificador Uniforme del Recurso | <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/11894841">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/11894841</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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