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Algorithms for Reinforcement Learning (Paperback)
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing AG, Cham, 2010
ISBN 10: 303100423X ISBN 13: 9783031004230
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 34,01
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Añadir al carritoPaperback. Condición: new. Paperback. Reinforcement learning is a learning paradigm concerned with learning to control a system so as to maximize a numerical performance measure that expresses a long-term objective. What distinguishes reinforcement learning from supervised learning is that only partial feedback is given to the learner about the learner's predictions. Further, the predictions may have long term effects through influencing the future state of the controlled system. Thus, time plays a special role. The goal in reinforcement learning is to develop efficient learning algorithms, as well as to understand the algorithms' merits and limitations. Reinforcement learning is of great interest because of the large number of practical applications that it can be used to address, ranging from problems in artificial intelligence to operations research or control engineering. In this book, we focus on those algorithms of reinforcement learning that build on the powerful theory of dynamic programming. We give a fairly comprehensive catalog of learning problems, describe the core ideas, note a large number of state of the art algorithms, followed by the discussion of their theoretical properties and limitations. Table of Contents: Markov Decision Processes / Value Prediction Problems / Control / For Further Exploration Reinforcement learning is a learning paradigm concerned with learning to control a system so as to maximize a numerical performance measure that expresses a long-term objective. What distinguishes reinforcement learning from supervised learning is that only partial feedback is given to the learner about the learner's predictions. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Algorithms for Reinforcement Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Librería: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 34,02
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Algorithms for Reinforcement Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 36,39
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Algorithms for Reinforcement Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing AG, CH, 2010
ISBN 10: 303100423X ISBN 13: 9783031004230
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Original o primera edición
EUR 37,45
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 35,22
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 43,43
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 43,43
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 45,06
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Algorithms for Reinforcement Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 34,46
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Algorithmic Learning Theory : 22nd International Conference, ALT 2011, Espoo, Finland, October 5-7, 2011, Proceedings
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,54
Envío por EUR 2,28
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Algorithmic Learning Theory (Paperback)
Idioma: Inglés
Publicado por Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin, 2011
ISBN 10: 3642244114 ISBN 13: 9783642244117
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 55,89
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Añadir al carritoPaperback. Condición: new. Paperback. This book constitutes the refereed proceedings of the 22nd International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2011, held in Espoo, Finland, in October 2011, co-located with the 14th International Conference on Discovery Science, DS 2011. The 28 revised full papers presented together with the abstracts of 5 invited talks were carefully reviewed and selected from numerous submissions. The papers are divided into topical sections of papers on inductive inference, regression, bandit problems, online learning, kernel and margin-based methods, intelligent agents and other learning models. This book constitutes the refereed proceedings of the 22nd International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2011, held in Espoo, Finland, in October 2011, co-located with the 14th International Conference on Discovery Science, DS 2011. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Bandit Algorithms
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108486827 ISBN 13: 9781108486828
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 61,25
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Algorithmic Learning Theory : 22nd International Conference, ALT 2011, Espoo, Finland, October 5-7, 2011, Proceedings
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 62,09
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Algorithmic Learning Theory
Idioma: Inglés
Publicado por Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE, 2011
ISBN 10: 3642244114 ISBN 13: 9783642244117
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 68,68
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Añadir al carritoPaperback. Condición: New. 2011th.
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Bandit Algorithms
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press CUP, 2020
ISBN 10: 1108486827 ISBN 13: 9781108486828
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 67,45
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Algorithmic Learning Theory: 22nd International Conference, ALT 2011, Espoo, Finland, October 5-7, 2011, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science, 6925)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 60,65
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Algorithmic Learning Theory: 22nd International Conference, ALT 2011, Espoo, Finland, October 5-7, 2011, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science)
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 57,27
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 10 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: New.
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Bandit Algorithms
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108486827 ISBN 13: 9781108486828
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 61,87
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Bandit Algorithms
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press, GB, 2020
ISBN 10: 1108486827 ISBN 13: 9781108486828
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 76,93
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Añadir al carritoHardback. 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, 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.
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Algorithms for Reinforcement Learning (Paperback)
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing AG, Cham, 2010
ISBN 10: 303100423X ISBN 13: 9783031004230
Librería: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australia
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 52,82
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Añadir al carritoPaperback. Condición: new. Paperback. Reinforcement learning is a learning paradigm concerned with learning to control a system so as to maximize a numerical performance measure that expresses a long-term objective. What distinguishes reinforcement learning from supervised learning is that only partial feedback is given to the learner about the learner's predictions. Further, the predictions may have long term effects through influencing the future state of the controlled system. Thus, time plays a special role. The goal in reinforcement learning is to develop efficient learning algorithms, as well as to understand the algorithms' merits and limitations. Reinforcement learning is of great interest because of the large number of practical applications that it can be used to address, ranging from problems in artificial intelligence to operations research or control engineering. In this book, we focus on those algorithms of reinforcement learning that build on the powerful theory of dynamic programming. We give a fairly comprehensive catalog of learning problems, describe the core ideas, note a large number of state of the art algorithms, followed by the discussion of their theoretical properties and limitations. Table of Contents: Markov Decision Processes / Value Prediction Problems / Control / For Further Exploration Reinforcement learning is a learning paradigm concerned with learning to control a system so as to maximize a numerical performance measure that expresses a long-term objective. What distinguishes reinforcement learning from supervised learning is that only partial feedback is given to the learner about the learner's predictions. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Algorithms for Reinforcement Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2010
ISBN 10: 303100423X ISBN 13: 9783031004230
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 32,09
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Reinforcement learning is a learning paradigm concerned with learning to control a system so as to maximize a numerical performance measure that expresses a long-term objective. What distinguishes reinforcement learning from supervised learning is that only partial feedback is given to the learner about the learner's predictions. Further, the predictions may have long term effects through influencing the future state of the controlled system. Thus, time plays a special role. The goal in reinforcement learning is to develop efficient learning algorithms, as well as to understand the algorithms' merits and limitations. Reinforcement learning is of great interest because of the large number of practical applications that it can be used to address, ranging from problems in artificial intelligence to operations research or control engineering. In this book, we focus on those algorithms of reinforcement learning that build on the powerful theory of dynamic programming. We give a fairly comprehensive catalog of learning problems, describe the core ideas, note a large number of state of the art algorithms, followed by the discussion of their theoretical properties and limitations. Table of Contents: Markov Decision Processes / Value Prediction Problems / Control / For Further Exploration.
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Algorithmic Learning Theory: 22nd International Conference, Alt 2011, Espoo, Finland, October 5-7, 2011, Proceedings
Idioma: Inglés
Publicado por Springer-Verlag New York Inc, 2011
ISBN 10: 3642244114 ISBN 13: 9783642244117
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 81,63
Envío por EUR 14,49
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 2011 edition. 466 pages. 9.50x6.25x1.00 inches. In Stock.
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 32,40
Envío por EUR 70,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Algorithms for Reinforcement Learning | Csaba Szepesvári | Taschenbuch | Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning | xiii | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9783031004230 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Algorithms for Reinforcement Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing AG, CH, 2010
ISBN 10: 303100423X ISBN 13: 9783031004230
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Original o primera edición
EUR 34,37
Envío por EUR 75,34
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: New. 1st.
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EUR 64,81
Envío por EUR 48,99
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoCondición: 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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Performance of Nonlinear Approximate Adaptive Controllers
Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 117,12
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
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Algorithmic learning theory 22nd international conference ; proceedings.
Idioma: Inglés
Publicado por Berlin ; Heidelberg : Springer, 2011
ISBN 10: 3642244114 ISBN 13: 9783642244117
Librería: BBB-Internetbuchantiquariat, Bremen, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 39,30
Envío por EUR 79,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoSoftcover/Paperback, Condición: Sehr gut. 451 Seiten Zustand: sehr gut; Ungelesen; Fußschnitt leicht angeschmutzt; T-AA1357 9783642244117 Wenn das Buch einen Schutzumschlag hat, ist das ausdrücklich erwähnt. Rechnung mit ausgewiesener Mwst. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 745.
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Performance of Nonlinear Approximate Adaptive Controllers
Librería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 121,54
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Brand New Original US Edition. Customer service! Satisfaction Guaranteed.
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Algorithmic Learning Theory (Paperback)
Idioma: Inglés
Publicado por Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin, 2011
ISBN 10: 3642244114 ISBN 13: 9783642244117
Librería: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australia
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 92,60
Envío por EUR 31,89
Se envía de Australia a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: new. Paperback. This book constitutes the refereed proceedings of the 22nd International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2011, held in Espoo, Finland, in October 2011, co-located with the 14th International Conference on Discovery Science, DS 2011. The 28 revised full papers presented together with the abstracts of 5 invited talks were carefully reviewed and selected from numerous submissions. The papers are divided into topical sections of papers on inductive inference, regression, bandit problems, online learning, kernel and margin-based methods, intelligent agents and other learning models. This book constitutes the refereed proceedings of the 22nd International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2011, held in Espoo, Finland, in October 2011, co-located with the 14th International Conference on Discovery Science, DS 2011. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Bandit Algorithms
Idioma: Inglés
Publicado por Cambridge University Press Jul 2020, 2020
ISBN 10: 1108486827 ISBN 13: 9781108486828
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 68,24
Envío por EUR 65,14
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Neuware.
