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9780367575861 - Statistical Reinforcement Learning: Modern Machine Learning Approaches di Sugiyama, Masashi (15 risultati)
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Statistical Reinforcement Learning : Modern Machine Learning Approaches
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Statistical Reinforcement Learning : Modern Machine Learning Approaches
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Statistical Reinforcement Learning: Modern Machine Learning Approaches
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionDa: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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Statistical Reinforcement Learning : Modern Machine Learning Approaches
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionDa: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Statistical Reinforcement Learning: Modern Machine Learning Approaches
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionDa: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
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Statistical Reinforcement Learning: Modern Machine Learning Approaches
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionDa: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno Unito
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Statistical Reinforcement Learning : Modern Machine Learning Approaches
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionDa: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Statistical Reinforcement Learning (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionDa: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Statistical Reinforcement Learning: Modern Machine Learning Approaches
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionDa: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
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Statistical Reinforcement Learning: Modern Machine Learning Approaches
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionDa: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
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Statistical Reinforcement Learning
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionDa: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
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Statistical Reinforcement Learning
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionDa: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
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Statistical Reinforcement Learning
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionLingua: Inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC Jun 2020, 2020
ISBN 10: 0367575868 ISBN 13: 9780367575861
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Reinforcement learning is a mathematical framework for developing computer agents that can learn an optimal behavior by relating generic reward signals with its past actions. With numerous successful applications in business intelligence, plant control, and gaming, the RL framework is ideal for decision making in unknown environments with large amounts of data.Supplying an up-to-date and accessible introduction to the field, Statistical Reinforcement Learning: Modern Machine Learning Approaches presents fundamental concepts and practical algorithms of statistical reinforcement learning from the modern machine learning viewpoint. It covers various types of RL approaches, including model-based and model-free approaches, policy iteration, and policy search methods.Covers the range of reinforcement learning algorithms from a modern perspectiveLays out the associated optimization problems for each reinforcement learning scenario coveredProvides thought-provoking statistical treatment of reinforcement learning algorithmsThe book covers approaches recently introduced in the data mining and machine learning fields to provide a systematic bridge between RL and data mining/machine learning researchers. It presents state-of-the-art results, including dimensionality reduction in RL and risk-sensitive RL. Numerous illustrative examples are included to help readers understand the intuition and usefulness of reinforcement learning techniques.This book is an ideal resource for graduate-level students in computer science and applied statistics programs, as well as researchers and engineers in related fields. 208 pp. Englisch.
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Statistical Reinforcement Learning
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionEUR 74,44
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Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Masashi Sugiyama received his bachelor, master, and doctor of engineering degrees in computer science from the Tokyo Institute of Technology, Japan. In 2001 he was appointed assistant professor at the Tokyo Institute of Technology and he.
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Statistical Reinforcement Learning : Modern Machine Learning Approaches
Libro 10 di 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionEUR 66,79
Spedizione EUR 61,62
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Reinforcement learning is a mathematical framework for developing computer agents that can learn an optimal behavior by relating generic reward signals with its past actions. With numerous successful applications in business intelligence, plant control, and gaming, the RL framework is ideal for decision making in unknown environments with large amounts of data.Supplying an up-to-date and accessible introduction to the field, Statistical Reinforcement Learning: Modern Machine Learning Approaches presents fundamental concepts and practical algorithms of statistical reinforcement learning from the modern machine learning viewpoint. It covers various types of RL approaches, including model-based and model-free approaches, policy iteration, and policy search methods.Covers the range of reinforcement learning algorithms from a modern perspectiveLays out the associated optimization problems for each reinforcement learning scenario coveredProvides thought-provoking statistical treatment of reinforcement learning algorithmsThe book covers approaches recently introduced in the data mining and machine learning fields to provide a systematic bridge between RL and data mining/machine learning researchers. It presents state-of-the-art results, including dimensionality reduction in RL and risk-sensitive RL. Numerous illustrative examples are included to help readers understand the intuition and usefulness of reinforcement learning techniques.This book is an ideal resource for graduate-level students in computer science and applied statistics programs, as well as researchers and engineers in related fields.
