Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning
Lingua: inglese
Editore: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2022
- Rilegato
- Nuovo
Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
Venditore AbeBooks dal 9 luglio 2020
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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 previo.
Codice articolo 601557075
- Titolo
- Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning
- Autore
- Dimitrakakis, Christos|Ortner, Ronald
- Editore
- Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Gebunden
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031076125
- ISBN 13
- 9783031076121
- Cataloghi dei venditori
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
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.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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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moluna
Greven, Germania
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