Computable PAC Learning of Continuous Features
Computable PAC Learning of Continuous Features
复制标题
连续特征的可计算 PAC 学习
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Nathanael Ackerman, Julian Asilis
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Nathanael Ackerman, Julian Asilis
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学习算术层次中的理论
DOI：
10.1017/jsl.2014.23
发表时间：
2013
期刊：
The Journal of Symbolic Logic
影响因子：
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作者：
Achilles A. Beros
通讯作者：
Achilles A. Beros
确定 Σp3-Complete 中的 Vapnik-Červonenkis 维数
DOI：
10.1006/jcss.1998.1602
发表时间：
1999
期刊：
J. Comput. Syst. Sci.
影响因子：
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作者：
M. Schaefer
通讯作者：
M. Schaefer
可计算分析中的 Weihrauch 复杂性
DOI：
10.1007/978-3-030-59234-9_11
发表时间：
2017
期刊：
ArXiv
影响因子：
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作者：
V. Brattka;G. Gherardi;A. Pauly
通讯作者：
A. Pauly
概率测度的可计算性和度量空间上的 Martin-Löf 随机性
DOI：
10.1016/j.ic.2008.12.009
发表时间：
2007
期刊：
Inf. Comput.
影响因子：
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作者：
M. Hoyrup;Cristobal Rojas
通讯作者：
Cristobal Rojas