Machine Learning Challenges : Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognizing Textual Entailment, First Pascal Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005, Southampton, UK, April 11-13, 2005, Revised Selected Papers
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2006
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed post-proceedings of the First PASCAL Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005. 25 papers address three challenges: finding an assessment base on the uncertainty of predictions using classical statistics, Bayesian inference, and statistical learning theory; second, recognizing objects from a number of visual object classes in realistic scenes; third, recognizing textual entailment addresses semantic analysis of language to form a generic framework for applied semantic inference in text understanding.
Bestandsnummer des Verkäufers 9783540334279
- Titel
- Machine Learning Challenges : Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognizing Textual Entailment, First Pascal Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005, Southampton, UK, April 11-13, 2005, Revised Selected Papers
- Autor
- Joaquin Quinonero-Candela
- Verlag
- Springer
- Veröffentlichungsjahr
- 2006
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3540334270
- ISBN-13
- 9783540334279
- Artikelgewicht
- 815 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x30 mm
This book constitutes the refereed post-proceedings of the First PASCAL Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005. 25 papers address three challenges: finding an assessment base on the uncertainty of predictions using classical statistics, Bayesian inference, and statistical learning theory; second, recognizing objects from a number of visual object classes in realistic scenes; third, recognizing textual entailment addresses semantic analysis of language to form a generic framework for applied semantic inference in text understanding.
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