Machine learning : paradigms and methods
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書誌事項
Machine learning : paradigms and methods
(Bradford book)
MIT Press, 1990
大学図書館所蔵 全41件
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注記
Reprinted from Artificial intelligence : An International journal, v. 40 (1989), no. 1-3, Sept. 1989
Includes bibliographical references and indexes
内容説明・目次
内容説明
Having played a central role at the inception of artificial intelligence research, machine learning has recently reemerged as a major area of study at the very core of the subject. Solid theoretical foundations are being constructed. Machine learning methods are being integrated with powerful performance systems, and practical applications; based on established techniques are emerging.Machine Learning unifies the field by bringing together and clearly explaining the major successful paradigms for machine learning: inductive approaches, explanation-based learning, genetic algorithms, and connectionist learning methods. Each paradigm is presented in depth, providing historical perspective but focusing on current research and potential applications.
Contributors
John R. Anderson, L. B. Booker, John. H. Gennari, Jaime G. Carbonell, Oren Etzioni, Doug Fisher, Yolanda Gil, D. E. Goldberg, Gerald E. Hinton, J. H. Holland, Craig A Knoblock, Daniel. R. Kuokka, Pat Langley, David B. Leake, Steve Minton, Jack Mostow, Roger C. Schank, and Jan M. Zytkow
「Nielsen BookData」 より