Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach

H. M. Schwartz

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Idioma: inglés

Editorial: Wiley, 2014

111836208X / 9781118362082

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The book begins with a chapter on traditional methods of supervised learning, covering recursive least squares learning, mean square error methods, and stochastic approximation. Chapter 2 covers single agent reinforcement learning. Topics include learning value functions, Markov games, and TD learning with eligibility traces. Num Pages: 256 pages, illustrations. BIC Classification: UYQM. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 163 x 238 x 18. Weight in Grams: 478. . 2014. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.

N° de ref. del artículo V9781118362082

Título
Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach
Autor
H. M. Schwartz
Editorial
Wiley
Año de publicación
2014
Estado
New
Encuadernación
Encuadernación de tapa dura
Idioma
inglés
ISBN 10
111836208X
ISBN 13
9781118362082

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