Категория:Теория вычислительного обучения

Материал из MachineLearning.

Версия от 19:45, 13 декабря 2009; Vokov (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

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.

Список статей на этой странице генерируется автоматически.

Чтобы статья попала в данную категорию, в конец статьи необходимо добавить строку:

[[Категория:Теория вычислительного обучения]]
Личные инструменты