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萊斯利·瓦利安特
計算學習理論的先驅
萊斯利·瓦利安特是計算學習理論的先驅,他的工作對機器學習和人工智能領域產生了深遠影響,尤其是PAC學習理論和計算復雜性理論。
The future of machine learning lies in the development of algorithms that can learn from fewer examples and generalize more effectively.
機器學習的未來在于開發能夠從更少的例子中學習并更有效地進行歸納的算法。
萊斯利·瓦利安特
學習算法的設計應同時受到理論見解和實踐考慮的指導。
The design of learning algorithms should be guided by both theoretical insights and practical considerations.
萊斯利·瓦利安特
The design of learning algorithms should be guided by both theoretical insights and practical considerations.
學習算法的設計應同時受到理論見解和實踐考慮的指導。
萊斯利·瓦利安特
在計算學習的背景下,“可能近似正確”(PAC)學習的概念為理解學習算法的效率和可行性提供了一個框架。
In the context of computational learning, the concept of 'probably approximately correct' (PAC) learning provides a framework for understanding the efficiency and feasibility of learning algorithms.
萊斯利·瓦利安特
In the context of computational learning, the concept of 'probably approximately correct' (PAC) learning provides a framework for understanding the efficiency and feasibility of learning algorithms.
在計算學習的背景下,“可能近似正確”(PAC)學習的概念為理解學習算法的效率和可行性提供了一個框架。
萊斯利·瓦利安特
學習算法的成功取決于其在擬合數據和避免過擬合之間取得平衡的能力。
The success of a learning algorithm depends on its ability to balance between fitting the data and avoiding overfitting.
萊斯利·瓦利安特
The success of a learning algorithm depends on its ability to balance between fitting the data and avoiding overfitting.
學習算法的成功取決于其在擬合數據和避免過擬合之間取得平衡的能力。
萊斯利·瓦利安特
學習不僅僅是尋找模式,而是理解生成這些模式的潛在機制。
Learning is not just about finding patterns, but about understanding the underlying mechanisms that generate those patterns.
萊斯利·瓦利安特
Learning is not just about finding patterns, but about understanding the underlying mechanisms that generate those patterns.
學習不僅僅是尋找模式,而是理解生成這些模式的潛在機制。
萊斯利·瓦利安特
一個好的學習算法應該能夠有效地處理數據中的噪聲和不確定性。
A good learning algorithm should be able to handle noise and uncertainty in the data effectively.
萊斯利·瓦利安特
A good learning algorithm should be able to handle noise and uncertainty in the data effectively.
一個好的學習算法應該能夠有效地處理數據中的噪聲和不確定性。
萊斯利·瓦利安特
學習的挑戰不僅在于記憶,還在于從具體例子中歸納出更廣泛的概念。
The challenge in learning is not just to memorize, but to generalize from specific examples to broader concepts.
萊斯利·瓦利安特
The challenge in learning is not just to memorize, but to generalize from specific examples to broader concepts.
學習的挑戰不僅在于記憶,還在于從具體例子中歸納出更廣泛的概念。
萊斯利·瓦利安特
在計算學習理論中,我們試圖理解從數據中學習的基本原理。
In computational learning theory, we seek to understand the fundamental principles that govern learning from data.
萊斯利·瓦利安特
In computational learning theory, we seek to understand the fundamental principles that govern learning from data.
在計算學習理論中,我們試圖理解從數據中學習的基本原理。
萊斯利·瓦利安特
機器學習的最終目標是讓計算機從經驗中學習,并隨著時間的推移提高其性能。
The ultimate goal of machine learning is to make computers learn from experience and improve their performance over time.
萊斯利·瓦利安特
The ultimate goal of machine learning is to make computers learn from experience and improve their performance over time.
機器學習的最終目標是讓計算機從經驗中學習,并隨著時間的推移提高其性能。
萊斯利·瓦利安特
計算機科學中的知識追求是一次穿越邏輯和創造力的旅程。
The pursuit of knowledge in computer science is a journey through the landscape of logic and creativity.
萊斯利·瓦利安特
The pursuit of knowledge in computer science is a journey through the landscape of logic and creativity.
計算機科學中的知識追求是一次穿越邏輯和創造力的旅程。
萊斯利·瓦利安特
算法的真正考驗不僅在于其正確性,還在于其可擴展性和魯棒性。
The real test of an algorithm is not just its correctness, but its scalability and robustness.
萊斯利·瓦利安特
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