Lattimore tor (41 resultados)
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Librería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de AmericaBooks From California
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hardcover. Condición: Very Good.
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Hardback or Cased Book. Condición: New. Bandit Algorithms. Book.
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Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino UnidoChiron Media
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Hardcover. Condición: New.
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Condición: New. 2020. Hardcover. . . . . .
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Hardcover. Condición: new. 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 st…ochastic, 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. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Hardback. Condición: New. 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, ad…versarial, 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.
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Condición: New. 2026. hardcover. . . . . .
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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Condición: New. 2026. hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Hardcover. Condición: Brand New. 280 pages. 6.00x0.69x9.00 inches. In Stock.
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Hardcover. Condición: Brand New. 517 pages. 9.50x7.00x1.25 inches. In Stock.
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Condición: New. 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 gra.
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Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
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Hardback. Condición: New. 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, ad…versarial, 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.
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Librería: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustraliaAussieBookSeller
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Hardcover. Condición: new. 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 st…ochastic, 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. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This comprehensive reference brings readers to the frontier of research on bandit convex optimization or zeroth-order convex optimization. The focus is on theoretical aspects, with short, self-contained chapters covering all the necessary tools from conve…x optimization and online learning, including gradient-based algorithms, interior point methods, cutting plane methods and information-theoretic machinery. The book features a large number of exercises, open problems and pointers to future research directions, making it ideal for students as well as researchers.
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Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. This comprehensive reference brings readers to the frontier of research on bandit convex optimization or zeroth-order convex optimization. The focus is on theoretical aspects, with short, self-contained chapters covering all the necessary tools from convex optimization and online learning, i…ncluding gradient-based algorithms, interior point methods, cutting plane methods and information-theoretic machinery. The book features a large number of exercises, open problems and pointers to future research directions, making it ideal for students as well as researchers. This self-contained reference brings readers to the frontier of research on bandit convex optimization while presenting fundamental tools from convex optimization such as gradient-based algorithms, interior point methods and cutting plane methods. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
