Bandit Algorithms (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Cambridge University Press, Cambridge, 2020
- Tapa dura
- Nuevo
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Hardcover. Decision-making in the face of uncertainty is a significant challenge in machine learning, and the multi-armed bandit model is a commonly used framework to address it. This comprehensive and rigorous introduction to the multi-armed bandit problem examines all the major settings, including stochastic, adversarial, and Bayesian frameworks. A focus on both mathematical intuition and carefully worked proofs makes this an excellent reference for established researchers and a helpful resource for graduate students in computer science, engineering, statistics, applied mathematics and economics. Linear bandits receive special attention as one of the most useful models in applications, while other chapters are dedicated to combinatorial bandits, ranking, non-stationary problems, Thompson sampling and pure exploration. The book ends with a peek into the world beyond bandits with an introduction to partial monitoring and learning in Markov decision processes. Decision-making in the face of uncertainty is a challenge in machine learning, and the multi-armed bandit model is a common framework to address it. This comprehensive introduction is an excellent reference for established researchers and a resource for graduate students interested in exploring stochastic, adversarial and Bayesian frameworks. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781108486828
- Título
- Bandit Algorithms (Hardcover)
- Autor
- Tor Lattimore
- Editorial
- Cambridge University Press, Cambridge
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1108486827
- ISBN 13
- 9781108486828
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Acerca del autor
Csaba Szepesvári is a Professor in the Department of Computing Science at the University of Alberta and a Principal Investigator of the Alberta Machine Intelligence Institute. He also leads the 'Foundations' team at DeepMind. He has co-authored a book on nonlinear approximate adaptive controllers and authored a book on reinforcement learning, in addition to publishing over 200 journal and conference papers. He is an action editor of the Journal of Machine Learning Research.
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