Publikationen

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1998
Veröffentlicht
Approximating Hyper-Rechtangles: Learning and Pseudorandon Sets
Auer, P., Long, P. M. & Srinivasan, A., 1998, in: Journal of computer and system sciences (JCSS). 57, S. 376-388
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Veröffentlicht
Introduction to the Special Issue on Computational Learning Theory
Auer, P. & Maas, W., 1998, in: Algorithmica. 22, S. 1-2
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Veröffentlicht
On Learning from Ambiguous Information
Auer, P., 1998, in: Periodica polytechnica / Electrical engineering. 1, S. 115-122
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Veröffentlicht
On-line Learning with Malicious Noise and the Closure Algorithm
Auer, P. & Cesa-Bianchi, N., 1998, in: Annals of mathematics and artificial intelligence. 23, S. 83-99
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Veröffentlicht
Some thoughts on Boosting and Neural Networks
Auer, P., 1998, 3. Cottbuser Workshop "Aspekte des Neuronalen Lernens". S. 11-28
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Veröffentlicht
Tracking the Best Disjunction
Auer, P. & Warmuth, M. K., 1998, in: Machine learning. 32, S. 127-150
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1997
The Perceptron algorithm versus Winnow: Linear versus logarithmic mistake bounds when few input variables are relevant
Kivinen, J., Warmuth, M. K. & Auer, P., 1 Dez. 1997, in: Artificial intelligence. 97, 1-2, S. 325-343 19 S.
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Veröffentlicht
Approximating Hyper-Rectangles: Learning and Pseudo-random Sets
Auer, P., Long, P. M. & Srinivasan, A., 1997, Proc. 29th Ann. Symp. Theory of Computing. S. 314-323
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Veröffentlicht
Learning Nested Differences in the Presence of Malicious Noise
Auer, P., 1997, in: Theoretical Computer Science. 185, S. 159-175
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Veröffentlicht
On Learning from Multi-Instance Examples: Empirical Evaluation of a Theoretical Approach
Auer, P., 1997, On Learning from Multi-Instance Examples: Empirical Evaluation of a Theoretical Approach. S. 21-29
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Approximating Hyper-Rechtangles: Learning and Pseudorandon Sets

Introduction to the Special Issue on Computational Learning Theory

On Learning from Ambiguous Information

On-line Learning with Malicious Noise and the Closure Algorithm

Some thoughts on Boosting and Neural Networks

Tracking the Best Disjunction

The Perceptron algorithm versus Winnow: Linear versus logarithmic mistake bounds when few input variables are relevant

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Learning Nested Differences in the Presence of Malicious Noise

On Learning from Multi-Instance Examples: Empirical Evaluation of a Theoretical Approach

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