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1996年第9届COLT：意大利加尔达Desenzano del Garda

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Avrim Blum公司,迈克尔·卡恩斯:
《第九届计算学习理论年会论文集》，COLT 1996，Desenzano del Garda，意大利，1996年6月28日至7月1日。 ACM公司 1996，国际标准图书编号0-89791-811-8
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  - conf/colt/刘易斯96
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大卫·D·刘易斯:
文本分类的机器学习挑战。 1
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莱斯利·安·戈德伯格:
一种简单学习算法的分析：蜥蜴的学习觅食阈值。 2-9
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安东尼·扎多尔,巴拉克·A·皮尔穆特:
集成火灾神经元模型的VC维。 10-18
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斯文·柯尼格,尤里·斯米尔诺夫:
用最近邻法进行图形学习。 19-28
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威廉·科恩:
双重DFA学习问题：通过演示和学习一阶表示进行编程的困难结果（扩展抽象）。 29-40
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肖恩·B·霍尔登:
遗漏交叉验证样本复杂性的类PAC上限。 41-50
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加博尔·卢戈西,马尔塔·品特:
用于学习的数据相关骨架估计。 51-56
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乔尔·拉萨比,罗恩·迈尔,维塔利·马约罗夫:
使用估计和近似误差界进行稳健模型选择。 57-67
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约翰·肖·泰勒,彼得·L·巴特利特,罗伯特·威廉姆森,马丁·安东尼:
结构风险最小化框架。 68-76
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乔纳森·巴克斯特:
偏差学习的贝叶斯/信息理论模型。 77-88
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尤夫·弗伦德:
预测二进制序列几乎与预测最优偏置硬币一样好。 89-98
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山下贤治:
具有隐藏变量的随机模型的MDL的随机近似。 99-109
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V·G·沃夫克:
在具有潜在变量的影响图中学习最优决策策略。 110-121
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拉凯什·D·巴夫,菲利普·M·朗:
从漂移分布中学习的复杂性。 122-130
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彼得·L·巴特利特,谢本·达维德,桑吉夫·库尔卡尼:
通过利用变化的结构学习变化的概念。 131-139
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Wee Sun Lee先生,彼得·L·巴特利特,罗伯特·威廉姆森:
凸性在平方损失学习中的重要性。 140-146
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劳伦斯·K·索尔,萨汀德·辛格:
具有未折扣报酬的马尔可夫决策过程的学习曲线界。 147-156
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安德里斯·安拜尼斯:
概率和团队PFIN类型学习：一般属性。 157-168
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加内什·巴利加,约翰·凯斯,桑杰·贾恩:
语言学习综合枚举技术。 169-180
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桑杰·贾恩,艾伦·沙玛:
基本形式系统、内在复杂性和拖延。 181-192
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迪克·德容,金泽真本:
r.e.集索引族的Anguin定理及其应用。 193-204
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安德烈亚斯·伯肯多夫,伊莱·迪奇特曼,杰弗里·杰克逊,诺伯特·克拉斯纳,汉斯·乌里希·西蒙:
布尔函数的有限关注点可学习性。 205-216
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Igal Galperin免疫球蛋白:
贪婪专家招聘分析及基于记忆学习的应用（扩展摘要）。 217-223
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Nader H.Bshouty公司,克里斯蒂诺·塔蒙,大卫·K·威尔逊:
关于学习宽度的两个分支程序（扩展摘要）。 224-227
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菲利普·M·朗,雷坛:
PAC学习多实例示例中关于产品分布的轴对齐矩形。 228-234
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Nader H.Bshouty公司,丽莎·海勒斯坦:
查询和错误绑定模型中的属性高效学习。 235-243
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斯蒂芬·奎克,雷纳德·皮特:
半空间与成员资格查询的PAC学习交集（扩展摘要）。 244-254
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亚伦·菲格尔森,丽莎·海勒斯坦:
学习两个独立DNF公式的连词（扩展摘要）：计算和信息结果。 255-265
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埃亚尔·库什利维茨:
一种学习O（logn）-项DNF的简单算法。 266-269
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沃尔夫冈·默克尔,弗兰克·斯蒂芬:
树木与学习。 270-279
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马庭·库摩,马蒂亚斯·奥特:
学习分支和学习赢得封闭游戏。 280-291
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克里斯托弗·罗斯恩,理查德·贝勒:
游戏学习的竞争方法。 292-302
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  - conf/colt/AntosL96
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安德拉斯·安托斯,加博尔·卢戈西:
学习的强极小极大下界。 303-309
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埃里克·奥登利希,托马斯·M·盖:
在线投资组合选择。 310-313
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尼科尔·塞萨·比安奇,大卫·P·赫尔姆博尔德,桑德拉·帕尼扎:
在线布尔预测的Bayes方法。 314-324
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  - conf/colt/FreundS96型
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尤夫·弗伦德,罗伯特·夏皮雷:
博弈论，在线预测和提升。 325-332
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彼得·奥尔,斯蒂芬·奎克,沃尔夫冈·马斯,曼弗雷德·沃穆思:
隐藏节点具有恒定扇入的深度二神经网络的学习（扩展抽象）。 333-343

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