Multistrategy Learning : A Special Issue of MACHINE LEARNING
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature B.V. Jun 1993, 1993
- Hardcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer:in bei ZVAB seit 14. August 2006
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Neuware - Most machine learning research has been concerned with the development of systems that implememnt one type of inference within a single representational paradigm. Such systems, which can be called monostrategy learning systems, include those for empirical induction of decision trees or rules, explanation-based generalization, neural net learning from examples, genetic algorithm-based learning, and others. Monostrategy learning systems can be very effective and useful if learning problems to which they are applied are sufficiently narrowly defined. Many real-world applications, however, pose learning problems that go beyond the capability of monostrategy learning methods. In view of this, recent years have witnessed a growing interest in developing multistrategy systems, which integrate two or more inference types and/or paradigms within one learning system. Such multistrategy systems take advantage of the complementarity of different inference types or representational mechanisms. Therefore, they have a potential to be more versatile and more powerful than monostrategy systems. On the other hand, due to their greater complexity, their development is significantly more difficult and represents a new great challenge to the machine learning community. Multistrategy Learning contains contributions characteristic of the current research in this area.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9780792393740
- Titel
- Multistrategy Learning : A Special Issue of MACHINE LEARNING
- Autor
- Ryszard S. Michalski
- Verlag
- Springer Nature B.V. Jun 1993
- Erscheinungsjahr
- 1993
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0792393740
- ISBN-13
- 9780792393740
- Artikelgewicht
- 410 Gramm
- Abmessungen
- 234x156x11 mm
Many real-world applications, however, pose learning problems that go beyond the capability of monostrategy learning methods. In view of this, recent years have witnessed a growing interest in developing multistrategy systems , which integrate two or more inference types and/or paradigms within one learning system. Such multistrategy systems take advantage of the complementarity of different inference types or representational mechanisms. Therefore, they have a potential to be more versatile and more powerful than monostrategy systems. On the other hand, due to their greater complexity, their development is significantly more difficult and represents a new great challenge to the machine learning community.
Multistrategy Learning contains contributions characteristic of the current research in this area.
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