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Lecture Notes in Artificial Intelligence

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

Herausgeber: Quinonero-Candela, J., Dagan, I., Magnini, B., d'Alché-Buc, F. (Eds.)

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  • ISBN 978-3-540-33428-6
  • Versehen mit digitalem Wasserzeichen, DRM-frei
  • Erhältliche Formate: PDF
  • eBooks sind auf allen Endgeräten nutzbar
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  • ISBN 978-3-540-33427-9
  • Kostenfreier Versand für Individualkunden weltweit

Inhaltsverzeichnis (25 Kapitel)

Inhaltsverzeichnis (25 Kapitel)
  • Evaluating Predictive Uncertainty Challenge

    Seiten 1-27

    Quiñonero-Candela, Joaquin (et al.)

  • Classification with Bayesian Neural Networks

    Seiten 28-32

    Neal, Radford M.

  • A Pragmatic Bayesian Approach to Predictive Uncertainty

    Seiten 33-40

    Murray, Iain (et al.)

  • Many Are Better Than One: Improving Probabilistic Estimates from Decision Trees

    Seiten 41-55

    Chawla, Nitesh V.

  • Estimating Predictive Variances with Kernel Ridge Regression

    Seiten 56-77

    Cawley, Gavin C. (et al.)

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Bibliografische Information

Bibliographic Information
Buchtitel
Machine Learning Challenges
Buchuntertitel
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
Herausgeber
  • Joaquin Quinonero-Candela
  • Ido Dagan
  • Bernardo Magnini
  • Florence d'Alché-Buc
Titel der Buchreihe
Lecture Notes in Artificial Intelligence
Buchreihen Band
3944
Copyright
2006
Verlag
Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Copyright Inhaber
Springer-Verlag Berlin Heidelberg
eBook ISBN
978-3-540-33428-6
DOI
10.1007/11736790
Softcover ISBN
978-3-540-33427-9
Auflage
1
Seitenzahl
XIII, 462
Themen