Ü
                                                 Ü
               ÜÜÜ                               ÞÛÜ  
          ÜÜÛÛÛÛÛ²ÛÛ²ÜÜÜ                        ÜÛÛÛÝ              
 ÄþþÄÄ ÜÛÛÛÛßßß   ßßÛÛÛ²ÛÛ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ ÛÛÛÛÛÝþÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄþÄ 
 ° ° ÜÛÛÛÛß °°°°°°°° ßÛÛÛ²ÛÛ °°°°°°°°°°°°°°°° Û²ÛÛÛÛ °°°°°° ÜܲÛÛÜ°°°°°°°° °°°°
    ß ÞÛÛ²Û            ÛÛÛÛ²Û                Û²ÛÛÛÛÝ      ÜßÛÛÛÛ²ÛÛ          
  ß    ÛÛÛ²             ÛÛÛÛ²Û              Þ²ÛÛÛÛÛ     Ü    ÛÛÛÛ²ÛÛ         
       ÛÛÛÛÝ  ÜÜß       ÞÛÛÛÛ²Ý  ÜÜÜ        Û²ÛÛÛÛ           ÞÛÛ²±²²Ý        
       ÞÛßÜÜÛÛÝ        ÜÝÛÛÛÛ²ÛÞÛÛÛÛÛÛ²ÜÜ   ÛÛ²ÛÛÝ            Û²±±±²Ý x!FEAR 
 ± ±±±±ÞÝÛÛÛ²Û ±±±±± ÜßßÝÛÛÛÛ²Û  ßßßÛÛÛÛÛ²ÛÜ Û²ÛÛݱ±±±±±±±±±±ÞÛÛ²°°±Û ±±±±±±± ± 
        ÜÛÛ²²Û          ÞÛÛÛ²ÛÝ       ßÛÛÛÛ²ÛÜßÛÛÛ           ÞÛÛ²±°±Û           
 °°°°° ÞÛÛ²±²ÛÝ°°°°°°°  ÛÛÛ²ÛÛ  Ü°°°°°  ßÛÛÛ²ÛÛ ²ÛÛ°°°°°°°°° ÛÝÛÛ±±±²Ý ° °°°°°°
       ÞÛ²±°±ÛÛ        ÛÛÛ²ÛÛ Ûß          ÛÛÛÛ²Û ²ÛÛÜ      ÜÛÛ ÞÛ²±²²Ý          
        ÛÛ²±²Ý²ÛÜ   ÜÜÛÛÛÛÛßÜÛ             ÛÛÛÛ²Ý ßßÛÛÛÜÜÛÛÛß  ÞÛÛ²²Û           
    ß   ÛÛÛ²ÛÛ ßßÛÛ²ÛÛÛ²ßßÜÛ²Ý             ÞÛÛÛÛ²     ßßßß      Û²Ûß    
 °°°° Ü°ÞÛ²ÛÛÛß °   ßßß ßÛÛ²²Ý° °°°°°°°°°°° ÛÛÛ²Û °°°°°°°°°°°°° ÛÛ °°°°°°°°° °
  °°°° ßÛÛÛßß °°°°°°°°°°ÞÛ²±²Û °°°°°°°°°°°°°ÛÛÛ²Û °°°° °°°°°°°° Û °°°°°°°°°   
 ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄþÄÄÄÄÄ Û²±°±ÛÝ ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ ÞÛÛÛ²ÝÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Ý ÄÄÄÄÄÄþÄÄÄÄÄÄ
 ±±± ± ±±±±±±±±±±±±±±±± ÛÛ²±²Ý²Ü ±±±±±±±±± ÛÛÛ²Û ±±±±±±±±±±±±±±±±±±±±±±±±±±±±±± 
 ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ þß ÜÛÛÛ²ÛÛ ²ÛÜ ÄÄÄÄÄÄÜÛÛÛ²Û  ÄÄÄÄÄþþÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄþÄ
                        ßÛÛÛ²ÛÜ ßÛÛÛÜÜÜÛÛÛÛÛ²ß                 
                           ßß     ßßÛÛÛ²ßßß                                
                                                                           
 ÚÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ¿ 
 ³þþ                        ¯ RELEASE iNFORMATiON ®                         þþ³
 ÀÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÙ
 ³°³     TiTLE :  Dataset Shift in Machine Learning (Neural Information     ³°³
 ³°³              Processing)                                               ³°³
 ³°ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´°³
 ³°³    AUTHOR :  Joaquin Quiñonero-Candela , Masashi Sugiyama , Anton      ³°³
 ³°³              Schwaighofer , Neil D. Lawrence                           ³°³
 ³°ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´°³
 ³°³ PUBLISHER :  The MIT Press                                             ³°³
 ³°ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´°³
 ³°³      iSBN :  0262170051            ³    MAKER :  Team DDU              ³°³
 ³°ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´°³
 ³°³     PAGES :  248 Pages             ³ PACKAGER :  Team DDU              ³°³
 ³°ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´°³
 ³°³   EDiTiON :  February 27, 2009     ³ SUPPLiER :  Team DDU              ³°³
 ³°ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´°³
 ³°³  LANGUAGE :  ENGLISH               ³   FORMAT :  PDF                   ³°³
 ³°ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´°³
 ³°³  RLS DATE :  03/11/09              ³     SiZE :  4.38 MB               ³°³
 ÚÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄ¿
 ³þþ                           ¯ RELEASE NOTES ®                            þþ³
 ÀÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÙ
 ³°³                                                                        ³°³
 ³°³ [Product Information]                                                  ³°³
 ³°³                                                                        ³°³
 ³°³   Dataset shift is a common problem in predictive modeling that        ³°³
 ³°³   occurs when the joint distribution of inputs and outputs differs     ³°³
 ³°³   between training and test stages. Covariate shift, a particular      ³°³
 ³°³   case of dataset shift, occurs when only the input distribution       ³°³
 ³°³   changes. Dataset shift is present in most practical applications,    ³°³
 ³°³   for reasons ranging from the bias introduced by experimental design  ³°³
 ³°³   to the irreproducibility of the testing conditions at training       ³°³
 ³°³   time. (An example is -email spam filtering, which may fail to        ³°³
 ³°³   recognize spam that differs in form from the spam the automatic      ³°³
 ³°³   filter has been built on.) Despite this, and despite the attention   ³°³
 ³°³   given to the apparently similar problems of semi-supervised          ³°³
 ³°³   learning and active learning, dataset shift has received relatively  ³°³
 ³°³   little attention in the machine learning community until recently.   ³°³
 ³°³   This volume offers an overview of current efforts to deal with       ³°³
 ³°³   dataset and covariate shift.    The chapters offer a mathematical    ³°³
 ³°³   and philosophical introduction to the problem, place dataset shift   ³°³
 ³°³   in relationship to transfer learning, transduction, local learning,  ³°³
 ³°³   active learning, and semi-supervised learning, provide theoretical   ³°³
 ³°³   views of dataset and covariate shift (including decision theoretic   ³°³
 ³°³   and Bayesian perspectives), and present algorithms for covariate     ³°³
 ³°³   shift.    Contributors: Shai Ben-David, Steffen Bickel, Karsten      ³°³
 ³°³   Borgwardt, Michael Brückner, David Corfield, Amir Globerson,    ³°³
 ³°³   Arthur Gretton, Lars Kai Hansen, Matthias Hein, Jiayuan Huang,       ³°³
 ³°³   Takafumi Kanamori, Klaus-Robert Müller, Sam Roweis, Neil        ³°³
 ³°³   Rubens, Tobias Scheffer, Marcel Schmittfull, Bernhard                ³°³
 ³°³   Schölkopf, Hidetoshi Shimodaira, Alex Smola, Amos Storkey,      ³°³
 ³°³   Masashi Sugiyama, Choon Hui Teo    Neural Information Processing     ³°³
 ³°³   series                                                               ³°³
 ³°³                                                                        ³°³
 ³°³                                                                        ³°³
 ³°³ [Install Information]                                                  ³°³
 ³°³                                                                        ³°³
 ³°³   Unpack it !                                                          ³°³
 ³°³                                                                        ³°³
 ³°³ [For more information]                                                 ³°³
 ³°³                                                                        ³°³
 ³°³   http://www.amazon.com/exec/obidos/tg/detail/-/0262170051/            ³°³
 ³°³                                                                        ³°³ 
 ÚÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄ¿ 
 ³þþ                        ¯ CONTACT iNFORMATiON ®                         þþ³ 
 ÀÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÙ 
 ³°³                                                                        ³°³ 
 ³°³   Nothing but suppliers ATM!                                           ³°³ 
 ³°³                                                                        ³°³ 
 ³°³   If you wish to contact us, you may email us at:                      ³°³ 
 ³°³   Email:  teamddu[at]gmail[dot]com                                     ³°³ 
 ³°³                                                                        ³°³  
 ÚÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄ¿
 ³þþ TEAM DDU ( Day Day UP ) 2004                                    x!FEAR þþ³
 ÀÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ