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Active-Learning in Mathematica	Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung einer Mathematica-Toolbox, die ausgewählte Ansätze zum Active-Learning implementiert, wobei auf eine Bootstrap-Toolbox zurückgegriffen werden soll, mit der Bias- und Varianz-Schätzungen im Rahmen einer Modell-Population durchgeführt werden sollen.
Referenzen	Cohn, David A.; Ghahramani, Zoubin; Jordan, Michael I.: Active Learning with Statistical Models. In: Tesauro, G.; Touretzky, D.S.; Leen, T.K. (eds.): Advances in Neural Information Processing Systems, NIPS 7, MIT Press, Cambridge, 1995. Fedorov, V.: Theory of Optimal Experiments. Academic Press, New York, 1972. RayChaudhuri, Tirthankar: Seeking the Valuable Domain - Query Learning in a Cost-Optimal Perspective. PhD thesis, Macquarie University, Sydney, 1997.

Ausstellungsbeschreibung | Evolutionäre Kunst | Kunstprozeß von Bachelier
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