Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning : Theory and Algorithms
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2022
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents recent research in decision making under uncertainty, in particular reinforcement learning and learning with expert advice. The core elements of decision theory, Markov decision processes and reinforcement learning have not been previously collected in a concise volume. Our aim with this book was to provide a solid theoretical foundation with elementary proofs of the most important theorems in the field, all collected in one place, and not typically found in introductory textbooks. This book is addressed to graduate students that are interested in statistical decision making under uncertainty and the foundations of reinforcement learning.
Codice articolo 9783031076121
- Titolo
- Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning : Theory and Algorithms
- Autore
- Christos Dimitrakakis
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031076125
- ISBN 13
- 9783031076121
- Peso dell'articolo
- 559 grammi
- Dimensioni
- 241x160x20 mm
This book presents recent research in decision making under uncertainty, in particular reinforcement learning and learning with expert advice. The core elements of decision theory, Markov decision processes and reinforcement learning have not been previously collected in a concise volume. Our aim with this book was to provide a solid theoretical foundation with elementary proofs of the most important theorems in the field, all collected in one place, and not typically found in
introductory textbooks. This book is addressed to graduate students that are interested in statistical decision making under uncertainty and the foundations of reinforcement learning.
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Dalla quarta di copertina
This book presents recent research in decision making under uncertainty, in particular reinforcement learning and learning with expert advice. The core elements of decision theory, Markov decision processes and reinforcement learning have not been previously collected in a concise volume. Our aim with this book was to provide a solid theoretical foundation with elementary proofs of the most important theorems in the field, all collected in one place, and not typically found in
introductory textbooks. This book is addressed to graduate students that are interested in statistical decision making under uncertainty and the foundations of reinforcement learning.
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