Bücher zum Thema „Computational Learning Sciences“
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Ashwin, Ram, und Leake David B, Hrsg. Goal-driven learning. Cambridge, Mass: MIT Press, 1995.
Den vollen Inhalt der Quelle findenD, Li Xiaodong Ph, Hrsg. Simulated evolution and learning: 7th international conference, SEAL 2008, Melbourne, Australia, December 7-10, 2008 : proceedings. Berlin: Springer, 2008.
Den vollen Inhalt der Quelle findenA, Rosenbaum David, und Collyer Charles E, Hrsg. Timing of behavior: Neural, psychological, and computational perspectives. Cambridge, Mass: MIT Press, 1998.
Den vollen Inhalt der Quelle findenSøren, Brunak, Hrsg. Bioinformatics: The machine learning approach. 2. Aufl. Cambridge, Mass: MIT Press, 2001.
Den vollen Inhalt der Quelle findenNeural network design and the complexity of learning. Cambridge, Mass: MIT Press, 1990.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKearns, Michael J. An introduction to computational learning theory. Cambridge, Mass: MIT Press, 1994.
Den vollen Inhalt der Quelle findenISICA, 2008 (2008 Wuhan China). Advances in computation and intelligence: Third international symposium, ISICA 2008 : Wuhan, China, December 19-21, 2008 : proceedings. Berlin: Springer, 2008.
Den vollen Inhalt der Quelle findenISICA 2007 (2007 Wuhan, China). Advances in computation and intelligence: Second international symposium, ISICA 2007, Wuhan, China, September 21-23, 2007 ; proceedings. Berlin: Springer, 2007.
Den vollen Inhalt der Quelle findenLishan, Kang, Hrsg. Advances in computation and intelligence: Third international symposium, ISICA 2008 : Wuhan, China, December 19-21, 2008 : proceedings. Berlin: Springer, 2008.
Den vollen Inhalt der Quelle findenISICA 2008 (2008 Wuhan, China). Advances in computation and intelligence: Third international symposium, ISICA 2008 : Wuhan, China, December 19-21, 2008 : proceedings. Berlin: Springer, 2008.
Den vollen Inhalt der Quelle findenISICA 2009 (2009 Huangshi Shi, China). Advances in computation and intelligence: 4th International Symposium on Intelligence Computation and Applications, ISICA 2009, Huangshi, China, October 23-25, 2009 : proceedings. Berlin: Springer, 2009.
Den vollen Inhalt der Quelle findenP, Roychowdhury Vwani, Siu Kai-Yeung 1966- und Orlitsky Alon 1958-, Hrsg. Theoretical advances in neural computation and learning. Boston: Kluwer Academic, 1994.
Den vollen Inhalt der Quelle findenR, Gabriel Michael, und Moore John, Hrsg. Learning and computational neuroscience: Foundations of adaptive networks. Cambridge, Mass: MIT Press, 1990.
Den vollen Inhalt der Quelle findenConference on Computational Learning Theory (14th 2001 Amsterdam, Netherlands). Computational learning theory: 14th Annual Conference on Computational Learning Theory, COLT 2001 and 5th European Conference on Computational Learning Theory, EuroCOLT 2001, Amsterdam, The Netherlands, July 16-19, 2001 : proceedings. New York: Springer, 2001.
Den vollen Inhalt der Quelle findenF, Luger George, Hrsg. Computation and intelligence: Collected readings. Menlo Park, Calif: AAAI Press, 1995.
Den vollen Inhalt der Quelle findenRoychowdhury, Vwani. Theoretical Advances in Neural Computation and Learning. Boston, MA: Springer US, 1994.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKacprzyk, Janusz, Vasil Sgurev und Mincho Hadjiski. Intelligent systems: From theory to practice. Berlin: Springer Verlag, 2010.
Den vollen Inhalt der Quelle findenE, Hinton Geoffrey, und Sejnowski Terrence J, Hrsg. Unsupervised learning: Foundations of neural computation. Cambridge, Mass: MIT Press, 1999.
Den vollen Inhalt der Quelle findenReport of a workshop of pedagogical aspects of computational thinking. Washington, D.C: National Academies Press, 2011.
Den vollen Inhalt der Quelle findenSatapathy, Suresh Chandra, Vikrant Bhateja und Joao Manuel R.S. Tavares. Information and Decision Sciences: Proceedings of the 6th International Conference on FICTA. Springer, 2018.
Den vollen Inhalt der Quelle findenSatapathy, Suresh Chandra, Vikrant Bhateja, J. R. Mohanty und Joao Manuel R.S. Tavares. Information and Decision Sciences: Proceedings of the 6th International Conference on FICTA. Springer, 2018.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBelgium) NATO Advanced Study Institute on Learning Theory and Practice (2002 : Louvain. Advances in Learning Theory: Methods, Models and Applications (Nato Science Series. Series III, Computer and Systems Sciences, V. 190). IOS Press, 2003.
Den vollen Inhalt der Quelle findenEngel, Uwe, Anabel Quan-Haase, Sunny Xun Liu und Lars E. Lyberg. Handbook of Computational Social Science, Volume 2: Data Science, Statistical Modelling, and Machine Learning Methods. Taylor & Francis Group, 2021.
Den vollen Inhalt der Quelle findenEngel, Uwe, Anabel Quan-Haase, Sunny Xun Liu und Lars E. Lyberg. Handbook of Computational Social Science, Volume 2: Data Science, Statistical Modelling, and Machine Learning Methods. Taylor & Francis Group, 2021.
Den vollen Inhalt der Quelle findenEngel, Uwe, Anabel Quan-Haase, Sunny Xun Liu und Lars E. Lyberg. Handbook of Computational Social Science, Volume 2: Data Science, Statistical Modelling, and Machine Learning Methods. Taylor & Francis Group, 2021.
Den vollen Inhalt der Quelle findenDzeroski, Saso, und Ljupco Todorovski. Computational Discovery of Scientific Knowledge: Introduction, Techniques, and Applications in Environmental and Life Sciences. Springer London, Limited, 2007.
Den vollen Inhalt der Quelle findenComputational discovery of scientific knowledge: Introduction, techniques, and applications in environmental and life sciences. Berlin: Springer, 2007.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBusemeyer, Jerome R., Zheng Wang, James T. Townsend und Ami Eidels, Hrsg. The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology. Oxford University Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199957996.001.0001.
Der volle Inhalt der QuelleKirley, Michael, Zbigniew Michalewicz, Xiaodong Li, Mengjie Zhang und Vic Ciesielski. Simulated Evolution and Learning: 7th International Conference, SEAL 2008, Melbourne, Australia, December 7-10, 2008, Proceedings. Springer London, Limited, 2008.
Den vollen Inhalt der Quelle findenWang, Tzai-Der, Xufa Wang und Xiaodong Li. Simulated Evolution and Learning: 6th International Conference, SEAL 2006, Hefei, China, October 15-18, 2006, Proceedings. Springer London, Limited, 2006.
Den vollen Inhalt der Quelle finden(Editor), Tzai-Der Wang, Xiaodong Li (Editor), Shu-Heng Chen (Editor) und Xufa Wang (Editor), Hrsg. Simulated Evolution and Learning: 6th International Conference, SEAL 2006, Hefei, China, October 15-18, 2006, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science). Springer, 2006.
Den vollen Inhalt der Quelle finden(Editor), David A. Rosenbaum, und Charles E. Collyer (Editor), Hrsg. Timing of Behavior: Neural, Psychological, and Computational Perspectives. The MIT Press, 1998.
Den vollen Inhalt der Quelle findenJudd, J. Stephen. Neural Network Design and the Complexity of Learning. MIT Press, 2018.
Den vollen Inhalt der Quelle findenJudd, J. Stephen, und Robert Hanna. Neural Network Design and the Complexity of Learning. MIT Press, 1990.
Den vollen Inhalt der Quelle finden(Editor), Geoffrey Hinton, und Terrence J. Sejnowski (Editor), Hrsg. Unsupervised Learning: Foundations of Neural Computation (Computational Neuroscience). The MIT Press, 1999.
Den vollen Inhalt der Quelle finden(Editor), Ke Chen, und Lipo Wang (Editor), Hrsg. Trends in Neural Computation (Studies in Computational Intelligence). Springer, 2006.
Den vollen Inhalt der Quelle findenGureckis, Todd M., und Bradley C. Love. Computational Reinforcement Learning. Herausgegeben von Jerome R. Busemeyer, Zheng Wang, James T. Townsend und Ami Eidels. Oxford University Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199957996.013.5.
Der volle Inhalt der QuelleRolls, Edmund T. Brain Computations. Oxford University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198871101.001.0001.
Der volle Inhalt der QuelleAnthony, M. H. G., und N. Biggs. Computational Learning Theory (Cambridge Tracts in Theoretical Computer Science). Cambridge University Press, 1997.
Den vollen Inhalt der Quelle findenComputational Approach to Statistical Learning. Taylor & Francis Group, 2019.
Den vollen Inhalt der Quelle findenHandbook of Machine Learning for Computational Optimization. Taylor & Francis Group, 2021.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKane, Michael, Taylor Arnold und Bryan W. Lewis. Computational Approach to Statistical Learning. Taylor & Francis Group, 2019.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKane, Michael, Taylor Arnold und Bryan W. Lewis. Computational Approach to Statistical Learning. Taylor & Francis Group, 2019.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKane, Michael, Taylor Arnold und Bryan W. Lewis. Computational Approach to Statistical Learning. Taylor & Francis Group, 2019.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKane, Michael, Taylor Arnold und Bryan W. Lewis. Computational Approach to Statistical Learning. Taylor & Francis Group, 2019.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKane, Michael, Taylor Arnold und Bryan W. Lewis. Computational Approach to Statistical Learning. Taylor & Francis Group, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenYadav, Vikash, Parashu Ram Pal und Chuan-Ming Liu, Hrsg. Recent Developments in Artificial Intelligence and Communication Technologies. BENTHAM SCIENCE PUBLISHERS, 2022. http://dx.doi.org/10.2174/97816810896761220101.
Der volle Inhalt der Quelle(Editor), David Helmbold, und Bob Williamson (Editor), Hrsg. Computational Learning Theory: 14th Annual Conference on Computational Learning Theory, COLT 2001 and 5th European Conference on Computational Learning ... (Lecture Notes in Computer Science). Springer, 2001.
Den vollen Inhalt der Quelle finden(Editor), Paul Fischer, und Hans U. Simon (Editor), Hrsg. Computational Learning Theory: 4th European Conference, EuroCOLT'99 Nordkirchen, Germany, March 29-31, 1999 Proceedings (Lecture Notes in Computer Science). Springer, 1999.
Den vollen Inhalt der Quelle findenHennig, Philipp, Hans P. Kersting und Michael A. Osborne. Probabilistic Numerics: Computation As Machine Learning. Cambridge University Press, 2022.
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