罗伯特·H·斯隆。 PAC学习数据中的四种噪声。 （英语） Zbl 1004.68539号 信息处理。莱特。 54，第3号，157-162（1995年）. 引用于4文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：概念学习;算法设计;噪音;PAC学习;计算学习理论 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛R.H.斯隆｝，信息流程。莱特。54，第3号，157--162（1995；Zbl 1004.68539） 全文： 内政部 参考文献： [1] 安格鲁因，D。；Laird，P.，从噪声示例中学习，机器学习，2，4，343-370（1988） [2] Blumer，A。；埃伦菲赫特，A。；Haussler，D。；Warmuth，M.K.，Occam剃刀，Inform。过程。莱特。，24, 377-380 (1987) ·Zbl 0653.68084号 [3] 高盛公司。；Sloan，R.H.，《随机属性噪声的困难》（华盛顿大学计算机科学系技术报告WUCS-91-92（1991），初版·Zbl 0837.68094号 [4] Haussler，D。；卡恩斯，M。；利特斯通，N。；Warmuth，M.K.，多项式可学习性模型的等价性，Inform。和计算。，95, 2, 129-161 (1991) ·兹比尔074368115 [5] Hoeffing，W.，有界随机变量和的概率不等式，J.Amer。统计师。协会，58，301，13-30（1963）·兹伯利0127.10602 [6] Kearns，M.，《从统计查询中进行高效的噪声容忍学习》（Proc.25th Ann.ACM Symp.on Theory of Computing（1993）），392-401·Zbl 1310.68179号 [7] 卡恩斯，M。；Li，M.，《恶意错误中的学习》，SIAM J.Compute。，22, 4, 807-837 (1993) ·Zbl 0789.68118号 [8] Laird，P.D.，《从好数据和坏数据中学习》（Kluwer International Series in Engineering and Computer Science（1988），Kluwer-学术出版社：Kluwer-Accessional Publishers Boston，MA）·Zbl 0722.68091号 [9] Quinlan，J.R.，《噪音对概念学习的影响》，（机器学习，人工智能方法，第二卷（1986），Morgan Kaufmann:Morgan Koufmann Cambridge，MA），149-166，第6章 [10] 沙克尔福德，G。；Volper，D.，《属性中带噪声的学习（k）DNF》，（计算学习理论第一次研讨会论文（1988），摩根考夫曼：摩根考夫曼剑桥，马萨诸塞州），97-103 [11] Valiant，L.G.，《可学习理论》，ACM委员会，27，11，1134-1142（1984）·Zbl 0587.68077号 [12] Valiant，L.G.，学习连词的析取(程序。国际JCAI-85，国际人工智能联合委员会（1985），摩根·考夫曼），560-566 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。