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Algorithms for Statistical and Interactive Learning Tasks

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자료유형E-Book
개인저자Tosh, Christopher.
단체저자명University of California, San Diego. Computer Science.
서명/저자사항Algorithms for Statistical and Interactive Learning Tasks.
발행사항[S.l.] : University of California, San Diego., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항252 p.
소장본 주기School code: 0033.
ISBN9780438169203
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-12(E), Section: B.
Adviser: Sanjoy Dasgupta.
요약In the first part of this thesis, we examine the computational complexity of three fundamental statistical tasks: maximum likelihood estimation, maximum a posteriori estimation, and approximate posterior sampling. We show that maximum likelihood
요약In the second part of this thesis, we explore the behavior of a common sampling algorithm known as the Gibbs sampler. We show that in the context of Bayesian Gaussian mixture models, this algorithm can take a very long time to converge, even whe
요약In the third part of this thesis, we consider learning problems in which the learner is allowed to solicit interaction from a user. In the context of classification, we present an efficient active learning algorithm whose performance is guarante
일반주제명Computer science.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International79-12B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14998774

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 서비스 매체정보
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