Predicting Structured Data
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State-of-the-art algorithms and theory in a novel domain of machine learning, prediction when the output has structure.
Machine learning develops intelligent computer systems that are able to generalize from previously seen examples. A new domain of machine learning, in which the prediction must satisfy the additional constraints found in structured data, poses one of machine learning's greatest challenges: learning functional dependencies between arbitrary input and output domains. This volume presents and analyzes the state of the art in machine learning algorithms and theory in this novel field. The contributors discuss applications as diverse as machine translation, document markup, computational biology, and information extraction, among others, providing a timely overview of an exciting field.
Contributors
Yasemin Altun, Gökhan Bakir, Olivier Bousquet, Sumit Chopra, Corinna Cortes, Hal Daumé III, Ofer Dekel, Zoubin Ghahramani, Raia Hadsell, Thomas Hofmann, Fu Jie Huang, Yann LeCun, Tobias Mann, Daniel Marcu, David McAllester, Mehryar Mohri, William Stafford Noble, Fernando Pérez-Cruz, Massimiliano Pontil, Marc'Aurelio Ranzato, Juho Rousu, Craig Saunders, Bernhard Schölkopf, Matthias W. Seeger, Shai Shalev-Shwartz, John Shawe-Taylor, Yoram Singer, Alexander J. Smola, Sandor Szedmak, Ben Taskar, Ioannis Tsochantaridis, S.V.N Vishwanathan, Jason Weston
S. V. N. Vishwanathan is an Assistant Professor of Statistics and Computer Science at Purdue University and Senior Researcher in the Statistical Machine Learning Program, National ICT Australia with an adjunct appointment at the Research School for Information Sciences and Engineering, Australian National University.
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
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Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, müssen Sie uns, Majestic Books, 315 Chiswick High Road, W4 4HH, London, ,, United Kingdom, +44 02085704746, mittels einer eindeutigen Erklärung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) über Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie können dafür das beigefügte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie können auch eine andere eindeutige Erklärung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausfüllen und übermitteln. Machen Sie von dieser Möglichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverzüglich (z. B. per E-Mail) eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs übermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
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Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren. Sie müssen für einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Prüfung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zurückzuführen ist.
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