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哲学と情報工学の研究者が手を携え、統計的学習理論を帰納的推論の信頼性の問題に応用することを試みる。
目次 :第1章 帰納の問題(問題;推論と含意 ほか);第2章 帰納とVC次元(パターン認識;背景確率分布 ほか);第3章 帰納と「単純性」(経験的誤差の最小化;普遍的一致性 ほか);第4章 ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、トランスダクション(機械学習―パーセプトロン;フィードフォワードニューラルネット ほか)
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