Książki na temat „Computational Learning Sciences”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych książek naukowych na temat „Computational Learning Sciences”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj książki z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Ashwin, Ram, i Leake David B, red. Goal-driven learning. Cambridge, Mass: MIT Press, 1995.
Znajdź pełny tekst źródłaD, Li Xiaodong Ph, red. Simulated evolution and learning: 7th international conference, SEAL 2008, Melbourne, Australia, December 7-10, 2008 : proceedings. Berlin: Springer, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaA, Rosenbaum David, i Collyer Charles E, red. Timing of behavior: Neural, psychological, and computational perspectives. Cambridge, Mass: MIT Press, 1998.
Znajdź pełny tekst źródłaSøren, Brunak, red. Bioinformatics: The machine learning approach. Wyd. 2. Cambridge, Mass: MIT Press, 2001.
Znajdź pełny tekst źródłaNeural network design and the complexity of learning. Cambridge, Mass: MIT Press, 1990.
Znajdź pełny tekst źródłaKearns, Michael J. An introduction to computational learning theory. Cambridge, Mass: MIT Press, 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaISICA, 2008 (2008 Wuhan China). Advances in computation and intelligence: Third international symposium, ISICA 2008 : Wuhan, China, December 19-21, 2008 : proceedings. Berlin: Springer, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaISICA 2007 (2007 Wuhan, China). Advances in computation and intelligence: Second international symposium, ISICA 2007, Wuhan, China, September 21-23, 2007 ; proceedings. Berlin: Springer, 2007.
Znajdź pełny tekst źródłaLishan, Kang, red. Advances in computation and intelligence: Third international symposium, ISICA 2008 : Wuhan, China, December 19-21, 2008 : proceedings. Berlin: Springer, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaISICA 2008 (2008 Wuhan, China). Advances in computation and intelligence: Third international symposium, ISICA 2008 : Wuhan, China, December 19-21, 2008 : proceedings. Berlin: Springer, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaISICA 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.
Znajdź pełny tekst źródłaP, Roychowdhury Vwani, Siu Kai-Yeung 1966- i Orlitsky Alon 1958-, red. Theoretical advances in neural computation and learning. Boston: Kluwer Academic, 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaR, Gabriel Michael, i Moore John, red. Learning and computational neuroscience: Foundations of adaptive networks. Cambridge, Mass: MIT Press, 1990.
Znajdź pełny tekst źródłaConference 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.
Znajdź pełny tekst źródłaF, Luger George, red. Computation and intelligence: Collected readings. Menlo Park, Calif: AAAI Press, 1995.
Znajdź pełny tekst źródłaRoychowdhury, Vwani. Theoretical Advances in Neural Computation and Learning. Boston, MA: Springer US, 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaKacprzyk, Janusz, Vasil Sgurev i Mincho Hadjiski. Intelligent systems: From theory to practice. Berlin: Springer Verlag, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaE, Hinton Geoffrey, i Sejnowski Terrence J, red. Unsupervised learning: Foundations of neural computation. Cambridge, Mass: MIT Press, 1999.
Znajdź pełny tekst źródłaReport of a workshop of pedagogical aspects of computational thinking. Washington, D.C: National Academies Press, 2011.
Znajdź pełny tekst źródłaSatapathy, Suresh Chandra, Vikrant Bhateja i Joao Manuel R.S. Tavares. Information and Decision Sciences: Proceedings of the 6th International Conference on FICTA. Springer, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaSatapathy, Suresh Chandra, Vikrant Bhateja, J. R. Mohanty i Joao Manuel R.S. Tavares. Information and Decision Sciences: Proceedings of the 6th International Conference on FICTA. Springer, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaBelgium) 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.
Znajdź pełny tekst źródłaEngel, Uwe, Anabel Quan-Haase, Sunny Xun Liu i Lars E. Lyberg. Handbook of Computational Social Science, Volume 2: Data Science, Statistical Modelling, and Machine Learning Methods. Taylor & Francis Group, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaEngel, Uwe, Anabel Quan-Haase, Sunny Xun Liu i Lars E. Lyberg. Handbook of Computational Social Science, Volume 2: Data Science, Statistical Modelling, and Machine Learning Methods. Taylor & Francis Group, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaEngel, Uwe, Anabel Quan-Haase, Sunny Xun Liu i Lars E. Lyberg. Handbook of Computational Social Science, Volume 2: Data Science, Statistical Modelling, and Machine Learning Methods. Taylor & Francis Group, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaDzeroski, Saso, i Ljupco Todorovski. Computational Discovery of Scientific Knowledge: Introduction, Techniques, and Applications in Environmental and Life Sciences. Springer London, Limited, 2007.
Znajdź pełny tekst źródłaComputational discovery of scientific knowledge: Introduction, techniques, and applications in environmental and life sciences. Berlin: Springer, 2007.
Znajdź pełny tekst źródłaBusemeyer, Jerome R., Zheng Wang, James T. Townsend i Ami Eidels, red. The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology. Oxford University Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199957996.001.0001.
Pełny tekst źródłaKirley, Michael, Zbigniew Michalewicz, Xiaodong Li, Mengjie Zhang i Vic Ciesielski. Simulated Evolution and Learning: 7th International Conference, SEAL 2008, Melbourne, Australia, December 7-10, 2008, Proceedings. Springer London, Limited, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaWang, Tzai-Der, Xufa Wang i Xiaodong Li. Simulated Evolution and Learning: 6th International Conference, SEAL 2006, Hefei, China, October 15-18, 2006, Proceedings. Springer London, Limited, 2006.
Znajdź pełny tekst źródła(Editor), Tzai-Der Wang, Xiaodong Li (Editor), Shu-Heng Chen (Editor) i Xufa Wang (Editor), red. Simulated Evolution and Learning: 6th International Conference, SEAL 2006, Hefei, China, October 15-18, 2006, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science). Springer, 2006.
Znajdź pełny tekst źródła(Editor), David A. Rosenbaum, i Charles E. Collyer (Editor), red. Timing of Behavior: Neural, Psychological, and Computational Perspectives. The MIT Press, 1998.
Znajdź pełny tekst źródłaJudd, J. Stephen. Neural Network Design and the Complexity of Learning. MIT Press, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaJudd, J. Stephen, i Robert Hanna. Neural Network Design and the Complexity of Learning. MIT Press, 1990.
Znajdź pełny tekst źródła(Editor), Geoffrey Hinton, i Terrence J. Sejnowski (Editor), red. Unsupervised Learning: Foundations of Neural Computation (Computational Neuroscience). The MIT Press, 1999.
Znajdź pełny tekst źródła(Editor), Ke Chen, i Lipo Wang (Editor), red. Trends in Neural Computation (Studies in Computational Intelligence). Springer, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaGureckis, Todd M., i Bradley C. Love. Computational Reinforcement Learning. Redaktorzy Jerome R. Busemeyer, Zheng Wang, James T. Townsend i Ami Eidels. Oxford University Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199957996.013.5.
Pełny tekst źródłaRolls, Edmund T. Brain Computations. Oxford University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198871101.001.0001.
Pełny tekst źródłaAnthony, M. H. G., i N. Biggs. Computational Learning Theory (Cambridge Tracts in Theoretical Computer Science). Cambridge University Press, 1997.
Znajdź pełny tekst źródłaComputational Approach to Statistical Learning. Taylor & Francis Group, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaHandbook of Machine Learning for Computational Optimization. Taylor & Francis Group, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaKane, Michael, Taylor Arnold i Bryan W. Lewis. Computational Approach to Statistical Learning. Taylor & Francis Group, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaKane, Michael, Taylor Arnold i Bryan W. Lewis. Computational Approach to Statistical Learning. Taylor & Francis Group, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaKane, Michael, Taylor Arnold i Bryan W. Lewis. Computational Approach to Statistical Learning. Taylor & Francis Group, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaKane, Michael, Taylor Arnold i Bryan W. Lewis. Computational Approach to Statistical Learning. Taylor & Francis Group, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaKane, Michael, Taylor Arnold i Bryan W. Lewis. Computational Approach to Statistical Learning. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaYadav, Vikash, Parashu Ram Pal i Chuan-Ming Liu, red. Recent Developments in Artificial Intelligence and Communication Technologies. BENTHAM SCIENCE PUBLISHERS, 2022. http://dx.doi.org/10.2174/97816810896761220101.
Pełny tekst źródła(Editor), David Helmbold, i Bob Williamson (Editor), red. 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.
Znajdź pełny tekst źródła(Editor), Paul Fischer, i Hans U. Simon (Editor), red. Computational Learning Theory: 4th European Conference, EuroCOLT'99 Nordkirchen, Germany, March 29-31, 1999 Proceedings (Lecture Notes in Computer Science). Springer, 1999.
Znajdź pełny tekst źródłaHennig, Philipp, Hans P. Kersting i Michael A. Osborne. Probabilistic Numerics: Computation As Machine Learning. Cambridge University Press, 2022.
Znajdź pełny tekst źródła