Las unidades de aprendizaje listadas pertenecen al curso Computational Learning Theory and Beyond. ¿Desea acceder a todo el contenido del curso?
Week 1
Welcome to the Course
Texto
Pre-Course Survey
Encuesta
1.1 Binary Classification
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1.1 Binary Classification
Prueba de autoevaluación
Excursus 1: Feature Extraction with Neural Networks
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1.2 Training Sequences
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1.2 Training Sequences
Prueba de autoevaluación
Excursus 2: Theory of Evolutionary Algorithms
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1.3 Hypothesis Space
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1.3 Hypothesis Space
Prueba de autoevaluación
Excursus 3: Fair Clustering
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1.4 Informants and Successful Learning
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1.4 Informants and Succesful Learning
Prueba de autoevaluación
Excursus 4: Game Theory, Segregation and Potential Functions
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2.1 Learnability of Hypothesis Spaces
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2.1 Learnability of Hypothesis Spaces
Prueba de autoevaluación
Excursus 5: Submodular Maximisation
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Learning Material
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Homework Week 1
Prueba evaluada
Week 2
Welcome to Week 2
Texto
2.2 LOCK Property and Storing Points
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2.2 LOCK Property and Storing Points
Prueba de autoevaluación
Excursus 6: Learning from Positive Data - Overview
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2.3 An Iterative Learner for the Set of Halfspaces
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2.3 An Iterative Learner for the Set of Halfspaces
Prueba de autoevaluación
Excursus 7: Learning from Positive Data - Additional Requirements
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2.4 Learning Success on the Set of Halfspaces
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2.4 Learning Success on the Set of Halfspaces
Prueba de autoevaluación
Excursus 8: Embeddings
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2.5 Minibatch versus Batch Learners
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2.5 Minibatch versus Batch-Learners
Prueba de autoevaluación
Excursus 9: Stable Matchings
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3.1 Consistency
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3.1 Consistency
Prueba de autoevaluación
Excursus 10: Boolean Satisfiability (SAT)
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Learning Material
Texto
Homework Week 2
Prueba evaluada
Excursus 11: Inductive Inference
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