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Learning Theory -  Felipe Cucker,  Ding Xuan Zhou

Learning Theory (eBook)

An Approximation Theory Viewpoint
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2007 | 1. Auflage
Cambridge University Press (Verlag)
978-0-511-27166-3 (ISBN)
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The goal of learning theory is to approximate a function from sample values. To attain this goal learning theory draws on a variety of diverse subjects, specifically statistics, approximation theory, and algorithmics. Ideas from all these areas blended to form a subject whose many successful applications have triggered a rapid growth during the last two decades. This is the first book to give a general overview of the theoretical foundations of the subject emphasizing the approximation theory, while still giving a balanced overview. It is based on courses taught by the authors, and is reasonably self-contained so will appeal to a broad spectrum of researchers in learning theory and adjacent fields. It will also serve as an introduction for graduate students and others entering the field, who wish to see how the problems raised in learning theory relate to other disciplines.


The goal of learning theory is to approximate a function from sample values. To attain this goal learning theory draws on a variety of diverse subjects, specifically statistics, approximation theory, and algorithmics. Ideas from all these areas blended to form a subject whose many successful applications have triggered a rapid growth during the last two decades. This is the first book to give a general overview of the theoretical foundations of the subject emphasizing the approximation theory, while still giving a balanced overview. It is based on courses taught by the authors, and is reasonably self-contained so will appeal to a broad spectrum of researchers in learning theory and adjacent fields. It will also serve as an introduction for graduate students and others entering the field, who wish to see how the problems raised in learning theory relate to other disciplines.
Erscheint lt. Verlag 29.3.2007
Sprache englisch
Themenwelt Sachbuch/Ratgeber
Informatik Theorie / Studium Algorithmen
Mathematik / Informatik Mathematik
ISBN-10 0-511-27166-2 / 0511271662
ISBN-13 978-0-511-27166-3 / 9780511271663
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