第条

用POMDP学习排序树和决策树

作者:

布莱发动机盖,

Héctor公司杰夫那作者信息和声明

ICML'98：第十五届机器学习国际会议记录

页73-81

出版:1998年7月24日出版历史

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阀盖B杰夫纳H(2019)人工智能中的规划与控制应用智能10月23日/A：101128651803514:3(237-252)在线发布日期：2019年6月1日
https://dl.acm.org/doi/101023/A%3A1011286518035
阀盖B格夫纳H(2009)解决POMDP第21届国际人工智能联合会议记录10.5555/1661445.1661709(1641-1646)在线发布日期：2009年7月11日
https://dl.acm.org/doi/10.5555/1661445.1661709
Arnt A公司Zilberstein S公司魏斯GSaar-Tschechansky M公司扎德罗兹尼B(2005)连续时间和成本敏感分类的学习策略第一届基于效用的数据挖掘国际研讨会会议记录10.1145/1089827.1089832(39-45)在线发布日期：2005年8月21日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/1089827.1089832
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用POMDP学习排序树和决策树
1. 计算方法
  1. 人工智能
    1. 搜索方法
      1. 离散空间搜索
      2. 游戏树搜索
  2. 机器学习
    1. 机器学习方法
      1. 神经网络

建议

不确定性学习决策树
STOC'08：第四十届ACM计算理论年会论文集

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学习决策列表和树的下限

k-决策表和决策树在学习理论和实际学习系统中发挥着重要作用。k-决策列表泛化了单项式、k-DNF和k-CNF等类，与这些子类一样，它们是多项式PAC-learnable R。。。
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我们研究了由决策树或决策列表表示的布尔函数同构测试的复杂性。我们的结果如下：对于logspace，秩1决策树的同构测试是完全的。对于任何常数r2。。。

信息和贡献者

问询处

发布于

ICML'98：第十五届国际机器学习大会论文集

1998年7月

573页

国际标准图书编号：1558605568

编辑：
裘德·沙夫利克

出版商

摩根·考夫曼出版社。

美国加利福尼亚州旧金山

出版历史

出版：1998年7月24日

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https://dl.acm.org/doi/101023/A%3A1011286518035
阀盖B杰夫纳H(2009)解决POMDP第21届国际人工智能联合会议记录10.5555/1661445.1661709(1641-1646)在线发布日期：2009年7月11日
https://dl.acm.org/doi/10.5555/1661445.1661709
Arnt A公司齐尔伯斯坦S魏斯GSaar-Tschechansky M公司扎德罗兹尼B(2005)连续时间和成本敏感分类的学习策略第一届基于效用的数据挖掘国际研讨会会议记录10.1145/1089827.1089832(39-45)在线发布日期：2005年8月21日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/1089827.1089832
施密德·U米勒·MWysotzki F公司(2002)状态规划中的集成功能应用第25届德国人工智能年会论文集：人工智能进展10.5555/647621.732240(144-162)在线发布日期：2002年9月16日
https://dl.acm.org/doi/10.5555/647621.732240

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