Algorithmic Learning in a Random World / Vladimir Vovk, Alexander Gammerman, Glenn Shafer

• Autore: Vovk, Vladimir
• Pubblicazione: Cham, : Springer, 2022
• Edizione: 2. ed
• Descrizione fisica: xxvi, 476 p. : ill. ; 24 cm
• Soggetto topico: 62M20 - Inference from stochastic processes and prediction; filtering [MSC 2020]; 68-XX - Computer science [MSC 2020]; 68Q30 - Algorithmic information theory (Kolmogorov complexity, etc.) [MSC 2020]; 68T05 - Learning and adaptive systems in artificial intelligence [MSC 2020]
• Soggetto non controllato: Conformal prediction; Conformal predictive distributions; Conformal testing; Machine learning; Nonparametric Statistics; Online compression modeling; Venn prediction
• Altri autori: Gammerman, Alexander Shafer, Glenn
• Titolo autorizzato: Algorithmic Learning in a Random World
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Lingua di pubblicazione: Inglese
• Record Nr.: VAN00276839
• Lo trovi qui: Univ. Vanvitelli
• Localizzazioni e accesso elettronico: https://doi.org/10.1007/978-3-031-06649-8