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PHASE TRANSITIONS IN MACHINE LEARNING [HARDCOVER]
LORENZA SAITTA, ATTILIO GIORDANA AND ANTOINE CORNUÉJOLS
Quantidade limitada no estoque. Envio imediato.
Editora Cambridge
Área FÍSICA TEÓRICA
Idioma Inglês
Número de páginas 410
Edição 2011
ISBN 9780521763912
EAN 9780521763912
Phase transitions typically occur in combinatorial computational problems and have important consequences, especially with the current spread of statistical relational learning as well as sequence learning methodologies. In Phase Transitions in Machine Learning the authors begin by describing in detail this phenomenon, and the extensive experimental investigation that supports its presence. They then turn their attention to the possible implications and explore appropriate methods for tackling them. Weaving together fundamental aspects of computer science, statistical physics and machine learning, the book provides sufficient mathematics and physics background to make the subject intelligible to researchers in AI and other computer science communities. Open research issues are also discussed, suggesting promising directions for future research.

Deep analysis of foundational issues in machine learning will interest a variety of readers from outside the field, such as cognitive scientists and philosophers
Detailed explanations are aided by examples and applications
Suitable textbook for graduate-level courses
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