Категория:Теория вычислительного обучения
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: {{Main|Теория вычислительного обучения}} '''Теория вычислительного обучения''' (Computational Learning Theory, COLT) изуча...) |
м |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Main|Теория вычислительного обучения}} | {{Main|Теория вычислительного обучения}} | ||
| - | '''Теория вычислительного обучения''' (Computational Learning Theory, COLT) изучает методы построения и анализа алгоритмов, обучаемых по прецедентам. Она сосредоточена на получении строгих математических результатов. Основные направления исследований — [[вычислительная сложность]] алгоритмов и [[переобучение|проблема переобучения]] | + | '''Теория вычислительного обучения''' (Computational Learning Theory, COLT) изучает методы построения и анализа алгоритмов, обучаемых по прецедентам. Она сосредоточена на получении строгих математических результатов. Основные направления исследований — [[вычислительная сложность]] алгоритмов и [[переобучение|проблема переобучения]]. |
[[Категория:Машинное обучение]] | [[Категория:Машинное обучение]] | ||
Версия 19:28, 29 марта 2008
Теория вычислительного обучения (Computational Learning Theory, COLT) изучает методы построения и анализа алгоритмов, обучаемых по прецедентам. Она сосредоточена на получении строгих математических результатов. Основные направления исследований — вычислительная сложность алгоритмов и проблема переобучения.
Статьи в категории «Теория вычислительного обучения»
В этой категории 21 статья.
