COLT '90 شامل دوره های سومین کارگاه آموزشی سالیانه نظریه یادگیری محاسباتی است که توسط ACM SIGACT / SIGART ، دانشگاه روچستر ، روچستر ، نیویورک در 6-8 آگوست 1990 برگزار می شود. ، و رویکردهای درگیر در تئوری یادگیری محاسباتی. این انتخاب ابتدا در مورد استنباط استقرایی حداقل برنامه ها ، پیکربندی های سوئیچ یادگیری ، پیچیدگی محاسباتی تقریب توزیع ها توسط اتومات های احتمالی و معیار یادگیری برای قوانین تصادفی توضیح می دهد. سپس متن نگاهی می اندازد به شناسایی استقرایی زبانهای الگوی دارای تعویض محدود ، یادگیری حلقه-جمع-بسط ، پیچیدگی نمونه یادگیری PAC با استفاده از مثالهای تصادفی و انتخاب شده ، و برخی از مشکلات یادگیری با Oracle.این کتاب یک روش مکانیکی تحقیق علمی موفق ، تقویت الگوریتم یادگیری ضعیف با اکثریت و یادگیری با فاصله را بررسی می کند. بحث و گفتگوها بر رابطه با قابلیت یادگیری PAC ، بازی اکثریت آرا ، تقویت یادگیرنده ضعیف با اکثریت آرا و الگوی تحقیق علمی متمرکز است. این انتخاب یک منبع قابل اطمینان از داده برای محققانی است که به تئوری یادگیری محاسباتی علاقه مند هستند.

COLT '90 شامل دوره های سومین کارگاه آموزشی سالیانه نظریه یادگیری محاسباتی است که توسط ACM SIGACT / SIGART ، دانشگاه روچستر ، روچستر ، نیویورک در 6-8 آگوست 1990 برگزار می شود. ، و رویکردهای درگیر در تئوری یادگیری محاسباتی. این انتخاب ابتدا در مورد استنباط استقرایی حداقل برنامه ها ، پیکربندی های سوئیچ یادگیری ، پیچیدگی محاسباتی تقریب توزیع ها توسط اتومات های احتمالی و معیار یادگیری برای قوانین تصادفی توضیح می دهد. سپس متن نگاهی می اندازد به شناسایی استقرایی زبانهای الگوی دارای تعویض محدود ، یادگیری حلقه-جمع-بسط ، پیچیدگی نمونه یادگیری PAC با استفاده از مثالهای تصادفی و انتخاب شده ، و برخی از مشکلات یادگیری با Oracle.این کتاب یک روش مکانیکی تحقیق علمی موفق ، تقویت الگوریتم یادگیری ضعیف با اکثریت و یادگیری با فاصله را بررسی می کند. بحث و گفتگوها بر رابطه با قابلیت یادگیری PAC ، بازی اکثریت آرا ، تقویت یادگیرنده ضعیف با اکثریت آرا و الگوی تحقیق علمی متمرکز است. این انتخاب یک منبع قابل اطمینان از داده برای محققانی است که به تئوری یادگیری محاسباتی علاقه مند هستند.