• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Ljudböcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

Upp till 25% på utvalda nyheter →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Programmeringsböcker
    3. Programspråk

    Case-Based Learning

    AvJanet L. Kolodner

    Inbunden, Engelska, 1993

    2 221 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    Case-based reasoning means reasoning based on remembering previous experiences. A reasoner using old experiences/cases might use those cases to suggest solutions to problems; to point out potential problems with a solution being computed; to interpret a new situation and make predictions about what might happen; or to create arguments justifying some conclusion. A case-based reasoner solves new problems by remembering old situations and adapting their solutions. It interprets new situations by remembering old similar situations and comparing and contrasting the new one to old ones to see where it fits best. Case-based reasoning combines reasoning with learning. It spans the whole reasoning cycle. A situation is experienced. Old situations are used to understand it. Old situations are used to solve a problem (if there is one to be solved). Then the new situation is inserted into memory alongside the cases it used for reasoning, to be used another time. The key to this reasoning method is, therefore, remembering. Remembering has two parts: integrating cases or experiences into memory when they happen and recalling them in appropriate situations later on.The case-based reasoning community calls this related set of issues the indexing problem. In broad terms, it means finding in memory the experience closest to a new situation. In narrower terms, it can be described as a two-part problem - assigning indexes or labels to experiences, when they are put into memory, that describe the situations to which they are applicable so that they can be recalled later and at recall time, elaborating the new situation in enough detail so that the indexes it would have if it were in the memory are identified.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:1993-04-30
    • Mått:155 x 235 x 15 mm
    • Vikt:442 g
    • Format:Inbunden
    • Språk:Engelska
    • Antal sidor:171
    • Förlag:Kluwer Academic Publishers
    • ISBN:9780792393436

    Utforska kategorier

    • Programspråk inom Data och IT

    Innehållsförteckning

    • Indexing, Elaboration and Refinement: Incremental Learning of Explanatory Cases.- Derivational Analogy in PRODIGY: Automating Case Acquisition, Storage and Utilization.- Opportunism and Learning.- Integrating Feature Extraction and Memory Search.- Wastewater Treatment Systems from Case-Based Reasoning.