Formal Approaches in Categorization

图书简介

The process of constructing concepts underpins our capacity to encode information efficiently but also, our ability to think in terms of abstract ideas such as justice, love and happiness. This book brings together many prominent formal approaches to categorization, evaluating the state of the art in this fascinating area.

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1. Introduction Emmanuel M. Pothos and Andy J. Wills; 2. The generalized context model: an exemplar model of classification Robert M. Nosofsky; 3. Prototype models of categorization: basic formulation, predictions, and limitations John Paul Minda and J. David Smith; 4. COVIS F. Gregory Ashby, Erick J. Paul and W. Todd Maddox; 5. Semantics without categorization Timothy T. Rogers and James L. McClelland; 6. Models of attentional learning John K. Kruschke; 7. An elemental model of associative learning and memory Evan Livesey and Ian McLaren; 8. Nonparametric Bayesian models of categorization Thomas L. Griffiths, Adam N. Sanborn, Kevin R. Canini, Daniel J. Navarro and Joshua B. Tenenbaum; 9. The simplicity model of unsupervised categorization Emmanuel M. Pothos, Nick Chater and Peter Hines; 10. Adaptive clustering models of categorization John V. McDonnell and Todd M. Gureckis; 11. COBWEB models of categorization and probabilistic concept formation Wayne Iba and Pat Langley; 12. The knowledge and resonance (KRES) model of category learning Harlan D. Harris and Bob Rehder; 13. The contribution (and drawbacks) of models to the study of concepts Gregory L. Murphy; 14. Formal models of categorization: insights from cognitive neuroscience Lukas Strnad, Stefano Anzellotti and Alfonso Caramazza; 15. Comments on models and categorization theories: the razor?s edge Douglas Medin.

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Formal Approaches in Categorization 认知心理学

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